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龙图腾网获悉上海市同济医院申请的专利基于CT影像深度学习的骨质疏松椎体再骨折预测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：CN115644904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211287209.1，技术领域涉及：A61B6/03；该发明授权基于CT影像深度学习的骨质疏松椎体再骨折预测系统是由程黎明;朱融融;胡笑;朱颜菁;钱亚东设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CT影像深度学习的骨质疏松椎体再骨折预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CT影像深度学习的骨质疏松椎体再骨折预测系统，包括以下步骤；S1，对CT图片影像数据进行收集；S2，使用卷积神经网络对CT图片影像数据进行特征提取；S3，将提取的标准化CT图片影像数据特征输入到深度神经网络模型中，得到最终的分类判断；其优点表现在：本发明结合临床上CT影像数据，并利用卷积神经网络进行模型训练优化，从而建立了一套操作简易、省时低消耗、方便快捷、高效精准的预测体系。

本发明授权基于CT影像深度学习的骨质疏松椎体再骨折预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CT影像深度学习的骨质疏松椎体再骨折预测系统，其特征在于，包括以下步骤； S1，对CT图片影像数据进行收集； S2，使用卷积神经网络对CT图片影像数据进行特征提取； S3，将提取的标准化CT图片影像数据特征输入到深度神经网络模型中，得到最终的分类判断，所述的S1步骤包括以下子步骤；S11，对CT图片影像进行格式选择；S12，对CT图片影像进行获取，所述的S11步骤中，对CT图片影像进行格式选择的标准为：选取骨质疏松性椎体再骨折以及第一次手术方式均为椎体成形术的群体，其选取的CT图片影像格式要求为CT横断面，骨窗显示、无图注，所述的S12步骤中，对CT图片影像进行获取的具体方法为：根据S11步骤中的CT图片影像格式从影像系统中下载第二次骨折前的所有椎体CT横断面，将第二次骨折的椎体命名为阳性椎体，采集该椎体对应范围内的CT横断面图像，其范围包括椎体上下各一个椎间盘，所述的S2步骤具体为：还包括图片预处理模块，其所述图片预处理模块的输入数据为椎体CT横断面灰度图像，其数值表示为[C,H,W]，其中C为图像颜色通道，H为图像高度，W为图像宽度,对于椎体CT横断面灰度图像而言，C为1，但由于不同批次的输入数据可能具有不同的高度H和宽度W，图片预处理模块会将输入数据转化为[1,512,512]的标准张量表示，所述的S3步骤具体为：还包括神经网络模块，用于承接图片预处理模块，其输入数据为经过标准化的图片张量，具体表示为[1,512,512]，经过已经训练完成的神经网络得到最终的预测分类。

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