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龙图腾网获悉宜昌市中心人民医院(三峡大学第一临床医学院、三峡大学附属中心人民医院)申请的专利一种腰椎间盘突出图像识别转化方法及系统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：CN120182404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510238548.8，技术领域涉及：G06T12/20；该发明授权一种腰椎间盘突出图像识别转化方法及系统是由伍伟飞;王燕飞;伍伟文;冯帆;茹能设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种腰椎间盘突出图像识别转化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种腰椎间盘突出图像识别转化方法及系统，首先采集患者腰椎间盘突出CT图像和腰椎间盘突出MRI图像；再将采集到的腰椎间盘突出CT图像和腰椎间盘突出MRI图像进行预处理，构建训练集；然后构建ITAD‑pix模型；将训练集输入ITAD‑pix模型进行训练；最后将未参与训练的腰椎间盘突出CT图像输入训练完毕的ITAD‑pix模型，通过ITAD‑pix模型将未参与训练的腰椎间盘突出CT图像转化为目标腰椎间盘突出MRI图像；通过将腰椎间盘突出CT图像转化为MRI图像，以此来结合CT和MRI两者的优势，有利于脊柱外科医生对于腰椎间盘突出的快速确诊、准确选择治疗方案，有利于患者的术后恢复和长久预后。

本发明授权一种腰椎间盘突出图像识别转化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种腰椎间盘突出图像识别转化方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.采集患者腰椎间盘突出CT图像和腰椎间盘突出MRI图像； S2.将采集到的腰椎间盘突出CT图像和腰椎间盘突出MRI图像进行预处理，构建训练集； S3.构建ITAD-pix模型； S4.将训练集输入ITAD-pix模型进行训练； S5.将未参与训练的腰椎间盘突出CT图像输入训练完毕的ITAD-pix模型，通过ITAD-pix模型将未参与训练的腰椎间盘突出CT图像转化为目标腰椎间盘突出MRI图像； 步骤S3包括： S31.基于残差网络结构构建ITAD-pix的模型； S32.生成AdaIN层； S33.将AdaIN层添加到生成器和鉴别器中各个采样层中，对ITAD-pix模型进行优化； 步骤S32包括：采用编码器-解码器架构，其中编码器f固定在预训练的VGG-19的前几层，在特征空间中对内容和样式图像进行编码后，将两个特征映射都馈送到AdaIN层，该层将内容特征映射的均值和方差与样式特征映射的均值和方差对齐，从而产生目标特征映射t： t=AdaINfc,fs； 随机初始化的解码器g被训练为将t映射回图像空间，生成风格化图像Tc，s： Tc,s=gt； 步骤S33包括：首先将待检测的腰椎间盘突出CT图像输入到生成器中，生成器每一层下采样的结构是卷积、IN正则化和LeakyReLU激活函数，在进行下采样之前，先进行了一步图像增强的操作，引入了ReflectionPad2d层，在进行第一次下采样后，获取得到的相关特征并作为下次下采样的输入，此时数据变成64×256×256，第二次下采样后数据变为128×128×128，第三次下采样后数据变为256×64×64，此时到达最底部，在下采样和上采样之间引入9个残差模块加深网络的同时对数据进行增强，然后进行上采样操作，上采样的结构是反卷积、IN标准化、ReLU激活函数去恢复图像的大小，并也使用ReflectionPad2d层进行数据增强，第一次上采样接收来自Resnet_block传来的数据，将数据变为256×64×64，此时引入AdaIN层对局部上下文信息进行学习转化，第二次上采样将数据变为128×128×128，第三次上采样后数据变为64×256×256；鉴别器将生成器传来的数据作为输入经过卷积层和LeakyReLU将数据变为64×128×128，通过三次卷积、IN正则化和LeakyReLU激活函数将数据从64×128×128转变为128×64×64再到256×32×32最后到512×31×31，然后通过一个卷积层将数据变为1×30×30； 在最后生成的步骤之中加入了迭代相应的代码，使之生成的MRI图像反复迭代生成。

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宜昌市中心人民医院(三峡大学第一临床医学院、三峡大学附属中心人民医院)，其通讯地址为：443000 湖北省宜昌市夷陵大道183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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