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龙图腾网获悉杭州博钊科技有限公司申请的专利基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质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：CN115578373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211350501.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质是由惠庆磊;洪源设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质，涉及图像处理领域，包括：建立初始评估模型并进行训练，获得目标评估模型；获取待评估的骨影像，预处理后输入至目标评估模型；采用第一卷积网络行特征提取，以获得全局特征；采用预训练后的目标检测模型进行识别后裁剪，获得若干包含预设类别的ROI区的子图像；采用第二卷积网络对各个子图像进行特征提取，以获得若干局部特征；对全局特征和局部特征执行卷积和归一化，获得全局上下文局部特征；将各个局部特征与全局上下文局部特征融合后，连接全局特征和局部特征，并通过一全连接层处理，获得骨龄评估结果，解决现有缺乏一种充分挖掘数据特征的全自动骨龄评估方法的问题。

本发明授权基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法，其特征在于，包括： 建立初始评估模型并采用训练样本进行训练，获得目标评估模型；其中，所述目标评估模型包括第一卷积网络、目标检测模型、第二卷积网络以及Transformer网络； 获取待评估的骨影像，预处理后获得待处理图像，以输入至所述目标评估模型； 采用第一卷积网络对所述待处理图像进行特征提取，以获得全局特征； 采用预训练后的目标检测模型对所述待处理图像进行识别后裁剪，获得若干包含预设类别的ROI区的子图像； 采用第二卷积网络对各个子图像进行特征提取，以获得若干局部特征； 利用Transformer网络对所述全局特征和所述局部特征执行卷积和归一化，获得全局上下文局部特征； 将各个局部特征与所述全局上下文局部特征融合后，连接所述全局特征和局部特征，并通过一全连接层处理，获得骨龄评估结果； 所述对所述全局特征和所述局部特征执行卷积和归一化，获得全局上下文局部特征，包括： 对各个所述局部特征采用1×1卷积层进行处理，获得多个第一特征数据； 对所述全局特征采用1×1卷积层进行处理，获得第二特征数据； 再次采用1×1卷积层对所述第二特征数据进行处理，获得第三特征数据； 将各个所述局部特征对应的第一特征数据与所述第二特征数据乘积后归一化，以获得每个局部特征对应的全局上下文特征，将各个局部特征对应的全局上下文特征加和后再与所述第三特征数据的乘积，获得全局上下文局部特征； 所述全局上下文局部特征可以表示为： ；其中，为第一特征数据的矩阵表示；为第二特征数据的矩阵表示；为第三特征数据的矩阵表示；T表示矩阵的转置；为预设类别的ROI区的类别索引；为待处理图像的位置索引；为通道数。

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