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龙图腾网获悉大连东软信息学院申请的专利一种基于深度学习的多模态MRI对膝关节软骨损伤的多层次分类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：CN115601346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211349434.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的多模态MRI对膝关节软骨损伤的多层次分类方法是由张丽榕;刚家林;肖尧;李怡设计研发完成，并于2022-10-31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多模态MRI对膝关节软骨损伤的多层次分类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多模态MRI对膝关节软骨损伤的多层次分类方法，包括获取膝关节软骨的MRI数据集，将MRI数据集划分为五种级别，基于蜻蜓优化和区域相似度变换函数对训练集中的图像进行图像增强，构建基于深度学习的膝关节软骨损伤分类模型，设置膝关节软骨损伤分类模型中训练参数的初始值和迭代终止条件，根据训练集训练膝关节软骨损伤分类模型，当满足迭代终止条件时，获取最优的膝关节软骨损伤分类模型，根据测试集对模型进行测试并获取预测值，通过混淆矩阵对最优的膝关节软骨损伤分类模型进行评价。基于蜻蜓优化和区域相似度变换函数对膝关节软骨进行特征提取，改进深度学习网络模型，使泛化能力更强，并提高了分类的准确率。

本发明授权一种基于深度学习的多模态MRI对膝关节软骨损伤的多层次分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多模态MRI对膝关节软骨损伤的多层次分类方法，其特征在于，包括， S1、获取膝关节软骨的MRI数据集，所述MRI数据集包括PdWI-fs的矢状面图像集合，T1WI的矢状面图像集合、T2mapping的矢状面图像集合，将MRI数据集划分为五种级别，所述五种级别分别为正常、一级、二级、三级和四级； S2、将MRI数据集划分为训练集和测试集，基于蜻蜓优化和区域相似度变换函数对训练集中的图像进行图像增强，所述图像增强为增强图像的对比度，获取图像中膝关节软骨、软骨水肿和软骨下骨的边界特征； S3、构建基于深度学习的膝关节软骨损伤分类模型，所述模型包括卷积层、全连接层、最大池化层和Softmax分类器，卷积层用于提取图像中的特征，所述特征是指软骨特征、软骨水肿特征和软骨下骨特征，池化层用于对卷积层中提取的特征进行选择，全连接层用于将卷积层、池化层得到的特征空间映射样本标记空间，Softmax分类器用于对图像进行分类，其中在每个全连接层中对软骨特征、软骨水肿特征和软骨下骨特征进行融合； S4、设置膝关节软骨损伤分类模型中训练参数的初始值和迭代终止条件，根据训练集训练膝关节软骨损伤分类模型，当满足迭代终止条件时，获取最优的膝关节软骨损伤分类模型，根据测试集测试最优的膝关节软骨损伤分类模型并获取预测值，通过混淆矩阵对最优的膝关节软骨损伤分类模型进行评价。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连东软信息学院，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区软件园路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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