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龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);北京大学申请的专利基于终板标定的椎体终板三维旋转姿态和骨密度评估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：CN120525843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510633873.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于终板标定的椎体终板三维旋转姿态和骨密度评估方法是由邹达;王平;李危石;颜鲲;赵祎;尹子逊;张晨滨设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于终板标定的椎体终板三维旋转姿态和骨密度评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于终板标定的椎体终板三维旋转姿态和骨密度评估方法，包括：基于少量的终板区域标注后的脊柱畸形患者的CT影像和大量任意患者的未标注的CT影像，对教师‑学生架构的神经网络模型分别进行有监督训练和无监督训练，得到椎体终板分割模型；利用椎体终板分割模型对待评估的椎体CT影像进行椎体终板区域分割，得到上下两块骨性终板；基于骨性终板对应的终板区域掩膜得到椎体终板的三维旋转姿态；基于椎体终板的三维旋转姿态测量得到椎体内部松质骨区域的体积骨密度。本发明解决了现有技术中椎体终板分割方法无法适用于脊柱畸形患者，且无法实现脊柱椎体的三维空间姿态评估，以及由于未考虑畸形脊柱的三维姿态，导致椎体骨密度测量一致性差的问题。

本发明授权基于终板标定的椎体终板三维旋转姿态和骨密度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于终板标定的椎体终板三维旋转姿态评估方法，其特征在于，包括： 获取多个脊柱畸形患者的CT影像并进行终板区域标注，构建第一训练样本集；随机获取多个任意患者的未标注的CT影像，构建第二训练样本集； 利用第一训练样本集对教师-学生架构的神经网络模型进行初步训练后，将第二训练样本集中未标注的CT影像分别输入所述神经网络模型的教师网络和学生网络，并通过所述教师网络生成的高置信度伪标签对学生网络进行迭代优化，得到椎体终板分割模型；所述教师-学生架构中的教师网络和学生网络为相同的3DU-Net模型，并在所述3DU-Net模型的解码器的每个上采样层之后设置边界增强子模块；所述边界增强子模块的输出用于与对应上采样层和对应编码层的输出拼接融合，以捕捉CT影像中的边界区域特征；对教师-学生架构的神经网络模型进行初步训练时，基于第一训练样本集，通过交叉熵损失函数和Dice损失函数对所述学生网络进行有监督训练，并基于所述学生网络的参数对所述教师网络的参数进行更新，得到初步训练的教师-学生网络架构；利用第二训练样本集中未标注的CT影像对初步训练后的教师网络架构进行迭代优化时，基于预设的置信度阈值对所述教师网络的输出进行筛选，得到高置信度伪标签；基于所述学生网络输出的预测结果与所述高置信度伪标签构建无监督损失；基于所述无监督损失对所述学生网络进行迭代优化，得到收敛的学生网络作为所述椎体终板分割模型； 获取待评估的椎体CT影像数据，输入所述椎体终板分割模型，得到对应的终板分割掩膜；基于所述终板分割掩膜得到上下两块骨性终板； 基于所述骨性终板对应的终板区域掩膜提取得到椎体终板的三维旋转姿态。

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北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);北京大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49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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