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龙图腾网获悉中国人民解放军中部战区总医院申请的专利基于MRI影像中腰椎区域的检测方法、装置及设备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：CN119599950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411571451.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于MRI影像中腰椎区域的检测方法、装置及设备是由康辉;雷昌宇;韩尧政;江剑峰;余秋宇;郭钟义设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MRI影像中腰椎区域的检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于MRI影像中腰椎区域的检测方法、装置及设备，首先，获取待检测患者的腰椎MRI影像数据集，将获取的MRI图像数据集输入YOLOv5模型，进行目标检测。YOLOv5自动提取腰椎相关的ROI，生成特征图像数据集。将YOLOv5输出的特征图像数据集输入Mix‑inresNet模型，Mix‑inresNet模型对特征图像数据集进行深入分类，输出分类结果数据集。对分类结果进行软投票处理，结合不同模型的分类结果。输出最终评分结果，辅助医生进行腰椎疾病的诊断。通过自动化的图像处理和分析，减少了医生手动查看和分析影像的时间，提升了工作效率。

本发明授权基于MRI影像中腰椎区域的检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于MRI影像中腰椎区域的检测方法，其特征在于，所述基于MRI影像中腰椎区域的检测方法包括： 获取待检测患者的腰椎的MRI图像数据集； 构建YOLOv5模型，将所述腰椎的MRI图像数据集输入至YOLOv5模型中，获得特征图像数据集； YOLOv5模型对所述腰椎的MRI图像数据集进行中央椎管、侧隐窝、神经孔以及椎间盘特征的提取，以获得所述特征图像数据集，所述特征图像数据集包括：腰椎的MRI图像数据集中每个检测到的ROI边界框、分类结果数据集、ROI图像和置信度分数； 对YOLOv5模型训练时，对腰椎MRI图像进行标注，以标注出ROI图像，标注方式为：沿轴向T2MRI标记中央锥管和侧隐窝，矢状面T1MRI标记神经孔，矢状面T2MRI标记腰椎间盘，对标注的数据集进行分级，以对YOLOv5模型及Mix-inresNet模型进行训练； 构建Mix-inresNet模型，将所述特征图像数据集输入至Mix-inresNet模型中，Mix-inresNet模型输出分类结果数据集； 所述Mix-inresNet模型包括主干网络模块，主干网络模块集成了混合卷积层、平均池化层、dropout层和softmax层； 混合卷积层包括：深度可分离卷积、扩展卷积和标准卷积； 主干网络模块将混合卷积层、平均池化层、降维模块进行多尺度处理和并行处理，已获得并行处理后的ROI图像特征； 所述基于MRI影像中腰椎区域的检测方法还包括： 所述Mix-inresNet模型还包括自注意力模块，自注意力模块在平均池化层之前； 自注意模块的输出，计算如下： Fg∈RC′×H×WFh∈RC′×H×WFgFhG∈RC′×NH∈RC×NN＝H×WO∈RC′×N； O＝softmaxGT*Hsqrtd*H； 得到最终的特征图； Mix-inresNet模型并对分类结果数据集进行软投票，输出评分结果，以辅助医生进行腰椎检查。

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