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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于深度学习的膝关节定位方法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：CN118967815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411059022.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度学习的膝关节定位方法是由张谊坤;臧诗哲;陈瑞峰;陈阳设计研发完成，并于2024-08-02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膝关节定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的膝关节定位方法。该发明只需要输入对应的膝关节的T1图像，即可输出相应的扫描面参数、实现定位。对于膝关节图像，首先通过Unet分割出相应膝关节的股骨胫骨；然后根据股骨和胫骨的分割结果计算特殊点、画定位线；再根据所需要定位的面的类型，根据定位线的参数计算得到扫描面参数；最后输入到核磁共振扫描机器完成膝关节的定位。该方法是一个端到端的方法，能极大地减轻医生的工作负担，同时实验结果表明该方法有不错的膝关节定位准确度。

本发明授权一种基于深度学习的膝关节定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的膝关节定位方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、图像分割，具体如下： 步骤1-1，获取训练样本数据，即扫描膝关节冠状面、矢状面和横断面，作为膝关节扫描的定位像； 步骤1-2，对训练数据进行预处理，包括数据归一化，并使用双线性插值的算法将图片重采样至512，512大小，标签使用最近邻插值的算法重采样至512，512大小； 步骤1-3，对Unet模型进行训练，需要对冠状面、矢状面和横断面分别进行训练，得到对应的模型参数； 步骤1-4，根据具体的切片类型即横断面、冠状面、矢状面，使用相应的模型参数，对需要定位的膝关节进行预测，获得分割图， 步骤二、膝关节定位，具体如下： 步骤2-1，对于分割图取最大连通图：当分割横断面时，取最大连通图即股骨；当分割冠状面和矢状面时，取极大的2个连通图即股骨和胫骨； 步骤2-2，根据所要定位的面的类型即横断面、冠状面、矢状面，计算定位线的位置； 步骤2-3，计算膝关节扫描面的参数， 步骤2-4，将扫描面参数输入核磁共振机器，完成膝关节定位； 其中，步骤2-3中计算膝关节扫描面的参数，具体如下： a当进行横断面定位时，得到冠状面和矢状面的两条定位线，取矢状面定位线的中点P，取冠状面定位线上的两个三分位点Q和R；根据DICOM头文件中的图像参数，即图像左上角坐标Origin、X轴和Y轴的方向向量Orientation和单位像素之间的距离Spacing来参数计算出P,Q,R的世界坐标，并计算此三点所构成的平面，记为Ax+By+Cz+D＝0，该平面和冠状面的中轴线交于O点，并且记该平面的法向量为则目标扫描面的参数计算公式如下： FOV＝FOV 其中,NORM函数代表向量归一化，LT是核磁共振目标扫描面的左上角坐标，FOV是目标扫描面的边长为FOV，是横轴斜率方向的单位向量为，是纵轴斜率方向的单位向量， b当进行冠状面定位时，得到横断面和矢状面的两条定位线，取矢状面定位线的中点P，取横断面定位线上的两个三分位点Q和R，根据DICOM头文件中的图像参数，即图像左上角坐标Origin、X轴和Y轴的方向向量Orientation和单位像素之间的距离Spacing来参数计算出P,Q,R的世界坐标，并计算此三点所构成的平面，记为Ax+By+Cz+D＝0，该平面和矢状面的中轴线交于O点，并且记该平面的法向量为则目标扫描面的参数计算公式如下： FOV＝FOV 其中,NORM函数代表向量归一化，LT是核磁共振目标扫描面的左上角坐标，FOV是目标扫描面的边长为FOV，是横轴斜率方向的单位向量为，是纵轴斜率方向的单位向量， c当进行矢状面定位时，得到横断面和冠状面的两条定位线，取冠状面定位线的中点P，取横断面定位线上的两个三分位点Q和R，根据DICOM头文件中的图像参数，即图像左上角坐标Origin、X轴和Y轴的方向向量Orientation和单位像素之间的距离Spacing来参数计算出P,Q,R的世界坐标，并计算此三点所构成的平面，记为Ax+By+Cz+D＝0，该平面和横断面的中轴线交于O点，并且记该平面的法向量为则目标扫描面的参数计算公式如下： FOV＝FOV 其中,NORM函数代表向量归一化，LT是核磁共振目标扫描面的左上角坐标，FOV是目标扫描面的边长为FOV，是横轴斜率方向的单位向量为，是纵轴斜率方向的单位向量。

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