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龙图腾网恭喜北京长木谷医疗科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的骨密度测量方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117838176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410038320.X，技术领域涉及：A61B6/50；该发明授权一种基于深度学习的骨密度测量方法及装置是由张逸凌;刘星宇设计研发完成，并于2024-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的骨密度测量方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的骨密度测量方法及装置，所述方法包括：将待测量医学图像输入脊柱识别模型，得到待测量腰椎图像；将待测量腰椎图像输入骨密度测量模型，得到腰椎的骨密度；所述脊柱识别模型是基于第一样本图像训练得到的，所述第一样本图像至少标注有腰椎的识别结果；所述骨密度测量模型是基于第二样本图像训练得到的，所述第二样本图像至少标注有腰椎的骨密度。本申请中，通过预先训练的脊柱识别模型与骨密度测量模型，实现骨密度测量，从而无需专业仪器，节省了非必要成本；且通过相互独立的两个深度卷积模型，从而实现与对应软件的数据复用及联动。

本发明授权一种基于深度学习的骨密度测量方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的骨密度测量方法，其特征在于，包括：将待测量医学图像输入脊柱识别模型，得到待测量腰椎图像；将待测量腰椎图像输入骨密度测量模型，得到腰椎的骨密度；所述脊柱识别模型是基于第一样本图像训练得到的，所述第一样本图像至少标注有腰椎的识别结果；所述骨密度测量模型是基于第二样本图像训练得到的，所述第二样本图像至少标注有腰椎的骨密度；所述骨密度测量模型包括依次设置的多个卷积层、全连接层和类SoftMax层；所述将待测量腰椎图像输入骨密度测量模型，得到腰椎的骨密度中，通过多个卷积层对待测量腰椎图像依次进行卷积处理，并通过全连接层和类SoftMax层处理后输出腰椎的骨密度值；所述类SoftMax层的激活函数为： 其中，SoftMax1x为激活函数，xi、xj为输入向量中的元素，i、j为元素序号；所述将待测量医学图像输入脊柱识别模型，得到待测量腰椎图像，包括：将待测量医学图像输入所述脊柱识别模型的下采样结构，得到尺寸逐渐减小的多个下采样特征图；将尺寸最小的所述下采样特征图输入Transformer结构，得到全局特征图；对所述多个下采样特征图进行边缘算子处理，得到多个边缘算子特征图；将多个所述边缘算子特征图和所述全局特征图输入上采样结构，得到分割掩码图，并基于所述分割掩码图确定所述待测量腰椎图像；所述将多个所述边缘算子特征图和所述全局特征图输入上采样结构，得到分割掩码图，包括：将全局特征图进行卷积处理和上采样处理，得到第三上采样特征图；将第三个下采样特征图对应的边缘算子特征图与所述三上采样特征图进行拼接处理，得到第三拼接特征图；将第三拼接特征图进行卷积处理和上采样处理，得到第二上采样特征图；将第二个下采样特征图对应的边缘算子特征图与所述第二上采样特征图进行拼接处理，得到第二拼接特征图；将第二拼接特征图进行卷积处理和上采样处理，得到第一上采样特征图；将第一个下采样特征图对应的边缘算子特征图与所述第一上采样特征图进行拼接处理，得到第一拼接特征图；将第一拼接特征图进行卷积处理和上采样处理，得到所述分割掩码图。

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