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龙图腾网获悉浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)申请的专利一种基于多特征协同推理的骨钉自动识别与用量确认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：CN120976584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511485624.1，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种基于多特征协同推理的骨钉自动识别与用量确认方法是由王莺;吕蓓;鲁玲玲设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征协同推理的骨钉自动识别与用量确认方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征协同推理的骨钉自动识别与用量确认方法。该方法首先采集骨钉盒在初始状态下的多视角图像序列，获得骨钉识别图像序列；基于所述图像序列提取骨钉摆放位置的边界信息，生成用于表示摆放区域相对位置关系的骨钉结构图谱；将结构图谱与图像序列结合，提取各摆放区域的图像特征，并基于骨钉标准外形特征进行比对识别，获得识别结果；识别结果与历史使用行为模式进行对比，识别潜在异常并输出经修正的增强识别结果；在手术前后分别执行上述步骤，获取增强识别结果并进行差异比对，获得骨钉使用差异信息；结合手术标识、识别置信度与采集时间生成骨钉使用确认信息，并写入不可篡改的存储介质，实现用钉记录的闭环追溯。

本发明授权一种基于多特征协同推理的骨钉自动识别与用量确认方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征协同推理的骨钉自动识别与用量确认方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集骨钉盒在初始状态下的多视角图像序列，对所述多视角图像序列进行边缘提取、角点校正和透视纠正，获得骨钉识别图像序列； 步骤S2：基于所述骨钉识别图像序列，提取骨钉摆放位置的边界信息，并生成用于表示骨钉摆放区域相对位置关系的骨钉结构图谱； 步骤S3：将所述骨钉结构图谱与所述骨钉识别图像序列进行组合处理，提取骨钉在各摆放区域中的图像特征，并基于骨钉标准外形特征执行比对识别，获得包含骨钉类别信息与识别置信度的识别结果，包括： 对所述骨钉结构图谱中的每一摆放区域调用所述骨钉识别图像序列进行区域切片，输出对应的区域切片，所述区域切片带有行列索引和相对位置坐标； 在所述区域切片上执行几何特征提取，计算外接矩形的长轴长度、短轴长度、长宽比、中心点坐标和主轴方向角度，输出包含几何特征的几何特征向量； 将所述几何特征向量输入纹理特征提取模块，对所述区域切片执行二维快速傅里叶变换和灰度共生矩阵计算，输出包含频谱峰值特征和纹理能量分布的纹理特征向量； 将所述几何特征向量与所述纹理特征向量联合输入标准外形匹配模块，与预设的骨钉标准外形特征库逐一比对，计算几何相似度、纹理相似度和频谱相似度，输出候选类别信息和对应的类别匹配得分； 将所述候选类别信息和所述类别匹配得分输入多视角融合模块，基于顶视切片和侧视切片的类别匹配得分进行加权平均，并结合行列索引的一致性进行校正，输出最终的骨钉类别信息和识别置信度，形成包含骨钉类别信息、行列索引和识别置信度的识别结果； 步骤S4：将所述识别结果与骨钉历史使用行为模式进行对比，识别潜在异常识别项并输出经行为模式修正后的增强识别结果，其中，所述骨钉历史使用行为模式依据与手术类型、医生标识和骨钉规格相关的历史骨钉使用行为数据进行构建； 步骤S5：分别在手术开始前与手术结束后执行步骤S1-步骤S4，获得骨钉使用前增强识别结果与骨钉使用后增强识别结果，并通过对应位置比较计算两者之间的差异信息，获得骨钉使用差异信息； 步骤S6：基于所述骨钉使用差异信息，结合手术标识信息、识别置信度与图像采集时间，生成骨钉使用确认信息，并将所述骨钉使用确认信息写入不可篡改的存储介质中，以实现骨钉使用记录的闭环追溯。

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浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)，其通讯地址为：310003 浙江省杭州市上城区庆春路79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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