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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于三维卷积神经网络和CT图像的骨量识别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：CN116416428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310033353.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于三维卷积神经网络和CT图像的骨量识别方法及系统是由姬冰;邢立宁设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维卷积神经网络和CT图像的骨量识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的基于三维卷积神经网络和CT图像的骨量识别方法及系统，包括：获取包括腰椎的原始CT图像；根据原始CT图像和训练好的腰椎部位三维粗分割网络模型，获得概率图像和腰椎部位掩膜图像；根据腰椎部位掩膜图像和原始CT图像，获得腰椎部位CT图像；根据概率图像、腰椎部位CT图像和训练好的腰椎三维细分割网络模型，获得腰椎体掩膜图像；根据腰椎体掩膜图像和原始CT图像，获得腰椎体三维CT图像；根据腰椎体三维CT图像和训练好的分类网络模型，获得骨量识别结果。实现了对骨量的准确识别。

本发明授权基于三维卷积神经网络和CT图像的骨量识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于三维卷积神经网络和CT图像的骨量识别方法，其特征在于，包括： 获取包括腰椎的原始CT图像； 根据原始CT图像和训练好的腰椎部位三维粗分割网络模型，获得概率图像和腰椎部位掩膜图像； 根据腰椎部位掩膜图像和原始CT图像，获得腰椎部位CT图像； 根据概率图像、腰椎部位CT图像和训练好的腰椎三维细分割网络模型，获得腰椎体掩膜图像； 腰椎三维细分割网络模型以概率图像和腰椎部位CT图像为输入，以腰椎体掩膜图像为输出，通过三维卷积神经网络构建获得，三维卷积神经网络包括下采样模块和上采样模块，下采样模块从腰椎部位CT图像中提取腰椎体特征，在下采样模块添加注意力模块，注意力模块采用多层卷积层从概率图像中提取概率特征，注意力模块的卷积层层数比下采样模块特征提取层层数少一层，注意力模块中每个卷积层的输出对应输入下采样模块除第一层特征提取层外的其余特征提取层中，下采样模块除第一层特征提取层外的每个特征提取层均根据输入的概率特征和上一层特征提取层的输出，输出本层的腰椎体特征； 根据腰椎体掩膜图像和原始CT图像，获得腰椎体三维CT图像； 根据腰椎体三维CT图像和训练好的分类网络模型，获得骨量识别结果。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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