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龙图腾网获悉西安大兴医院申请的专利一种基于深度学习的椎间孔造影下背根神经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：CN120765648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511277259.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的椎间孔造影下背根神经节定位方法是由张淼;张晓丹;张轩;李向鹤;任鑫设计研发完成，并于2025-09-09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椎间孔造影下背根神经节定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及脊椎CT图像处理的技术领域，具体涉及一种基于深度学习的椎间孔造影下背根神经节定位方法。本发明将用户在不同扫描角度的多张脊椎CT图像输入神经网络模型，以获得每张脊椎CT图像的神经识别区，以及不同扫描角度下背根神经节在对应压迫状态的图像面积；基于多个池化层的灰度激活差异实施去重叠处理，以确定神经识别区的实际外边界；根据每张脊椎CT图像的图像面积与椎间隙之间的对应关系，对实际外边界内背根神经节的所处位置进行可信度标注；根据背根神经节所处位置的可信度标注结果，对用户的背根神经节进行可视化显示。本发明能够减小背根神经节周边形态相似组织影响其识别准确性的技术问题。

本发明授权一种基于深度学习的椎间孔造影下背根神经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椎间孔造影下背根神经节定位方法，其特征在于，所述方法包括： 将用户在不同扫描角度的多张脊椎CT图像输入神经网络模型，以获得每张脊椎CT图像的神经识别区，以及不同扫描角度下背根神经节在对应压迫状态的图像面积； 根据所述神经网络模型中多个池化层的灰度激活差异对所述神经识别区去重叠处理，以确定所述神经识别区的实际外边界，其中，所述多个池化层的池化窗口大小存在差异； 根据每张脊椎CT图像的图像面积与椎间隙之间的对应关系，对所述实际外边界内背根神经节的所处位置进行可信度标注； 根据所述神经识别区的实际外边界和所述背根神经节所处位置的可信度标注结果，对所述用户的背根神经节进行可视化显示； 所述神经识别区的实际外边界的确定方法包括： 根据每个池化层对应的池化窗口大小，对每张脊椎CT图像的神经识别区进行最大池化处理，以获得该神经识别区在不同池化窗口下的激活值； 对每张脊椎CT图像上相同区域在各池化层下的激活值进行统计和归一化处理，以获得所统计区域的边缘符合度； 在所统计区域的边缘符合度大于预设的符合度阈值时，确定对应统计区域为所述神经识别区的实际外边界； 所述实际外边界内背根神经节的所处位置进行可信度标注的方法包括： 根据每张脊椎CT图像的图像面积与椎间隙之间的对应关系，获得当前背根神经节在未压迫状态下的实际最大面积； 根据邻近所述当前背根神经节的神经节参考数量、所述当前背根神经节的理论最大面积和所述实际最大面积，获得所述当前背根神经节的面积符合度； 根据所有背根神经节的面积符合度，对所述实际外边界内背根神经节的所处位置进行可信度标注。

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