中国人民解放军总医院第六医学中心陈思禹获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第六医学中心申请的专利基于深度学习的肋骨骨折CT图像智能检测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：CN121504934B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610039114.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的肋骨骨折CT图像智能检测系统是由陈思禹设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的肋骨骨折CT图像智能检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的肋骨骨折CT图像智能检测系统，包括肋骨CT图像采集模块、组织自适应递进增强模块、密度阈值动态调节模块、CT感知损失约束模块、肋骨CT图像检测模型设计模块和肋骨骨折CT图像检测模块。本发明属于图像处理领域，具体是指基于深度学习的肋骨骨折CT图像智能检测系统，本方案设计组织自适应递进增强机制，逐步强化骨折线特征，避免单次强增强导致的过曝；设计密度阈值动态调节机制，进一步拉开细微骨折与骨松质的密度差距；通过设计骨组织特征增强激活函数，避免对肋骨CT特征响应不足；基于偏态特征均衡损失设计，解决肋骨骨折数据的偏态分布；进而提高最终肋骨骨折CT图像检测效果。
本发明授权基于深度学习的肋骨骨折CT图像智能检测系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的肋骨骨折CT图像智能检测系统，其特征在于：系统包括肋骨CT图像采集模块、组织自适应递进增强模块、密度阈值动态调节模块、CT感知损失约束模块、肋骨CT图像检测模型设计模块和肋骨骨折CT图像检测模块； 所述肋骨CT图像采集模块获取历史肋骨骨折CT图像，构建初步肋骨CT图像集； 所述组织自适应递进增强模块以正常肋骨区域灰度均值为基准，通过基础增强函数与像素级增强矩阵，进行递进增强； 所述密度阈值动态调节模块通过动态权重增强函数优化增强肋骨CT图像； 所述CT感知损失约束模块构建骨结构连续性、骨密度均匀性、组织边界清晰度加权总损失函数，结合组织自适应递进增强和密度阈值动态调节，实现初步肋骨CT图像集增强，得到最终肋骨CT图像集； 所述肋骨CT图像检测模型设计模块基于最终肋骨CT图像集，设计偏态特征均衡损失与伪轮廓框优化机制，建立肋骨CT图像检测模型； 所述肋骨骨折CT图像检测模块对实时采集的肋骨CT图像进行检测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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