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龙图腾网恭喜无锡市惠山区人民医院申请的专利一种CT检测图像的骨折区域识别方法及系统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：CN119540188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411627315.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种CT检测图像的骨折区域识别方法及系统是由孙海涛;储旭东设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CT检测图像的骨折区域识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，公开了一种CT检测图像的骨折区域识别方法及系统。其中，方法包括：获取和预处理包含骨折区域的CT图像；通过多尺度特征提取得到融合特征；将融合特征图输入到CenterNet进行骨折区域的检测；对检测结果应用非极大值抑制以生成最终的骨折区域边界框；相较于现有技术中依赖Anchor机制的CT检测图像的骨折区域识别方法，尤其是在低计算资源和实时检测条件下，传统方法由于计算复杂、效率低下，难以实现高精度CT检测图像的骨折区域识别的技术问题，本发明通过轻量化的EfficientNetB0网络和CenterNet检测框架，结合引入通道加权，实现了骨折区域的高效检测，从而避免了计算效率低的问题，提高了检测的准确性和实时性。

本发明授权一种CT检测图像的骨折区域识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种CT检测图像的骨折区域识别方法，其特征在于，方法包括：步骤S10：获取包含骨折区域的CT图像数据，并对CT图像数据进行窗宽和窗位调整后，对CT图像数据的像素值进行线性归一化，并将其映射到[0,1]区间生成标准化后的图像数据X；步骤S20：将标准化后的图像数据X作为主干网络EfficientNetB0网络的输入；从EfficientNetB0网络的第3层卷积层提取特征图，得到浅层特征图X1，包含图像中的边缘细节信息、纹理细节信息；从EfficientNetB0网络的第5层卷积层提取特征图，得到中层特征图X2，包括骨折区域周围的组织结构信息、骨骼的连续性信息；从EfficientNetB0网络的第7层卷积层提取特征图，得到深层特征图X3，包括骨骼的形状信息、结构信息及与周围组织的整体关系信息；综合浅层特征图X1、中层特征图X2和深层特征图X3得到多尺度特征集合Y，Y＝{X1，X2，X3}；步骤S30：对多尺度特征集合Y中的每个特征图Xi进行全局平均池化，生成特征图的全局描述向量Zi；将全局描述向量Zi传递到两层全连接网络并通过Sigmoid激活函数生成通道权重向量wi；将通道权重向量wi应用于对应的特征图Xi中得到加权后的特征图Xi′，将加权后的特征图X′1、X′2和X′3逐像素相加生成融合特征图Z；步骤S40：将步骤S30中得到的融合特征图Z输入到CenterNet模型中进行骨折区域的检测，CenterNet在融合特征图Z上生成一个中心点热力像素图，每个像素点都被赋予一个概率值，用于表示该像素点作为骨折区域中心点的可能性；将每个概率值大于预设阈值的像素点定义为候选像素点，针对候选像素点，CenterNet进一步调整对应的尺寸偏移和尺度信息；当候选像素点经过尺寸偏移和尺度信息调整后，CenterNet模型生成初步的骨折区域的边界框；步骤S50：对CenterNet输出的检测结果进行非极大值抑制处理，设置置信度阈值为0.5至0.7，剔除低置信度检测框，并在保留的检测框中采用NMS算法去除重叠区域进而生成最终的骨折区域边界框。

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