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龙图腾网获悉杭州键嘉医疗科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的髋关节CT图像分割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：CN115456946B 。

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：202210959660.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的髋关节CT图像分割方法是由聂智林;乔天设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的髋关节CT图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的髋关节CT图像分割方法。该方法包括：获取待处理的髋关节CT图像；通过神经网络分割定位模块对输入图像进行粗分割，得到髋骨与股骨的粗分割结果以及左右髋臼窝中心的定位结果；通过基于Transformer的精分割模块对髋臼窝中心进行精细分割，得到髋臼窝与股骨头的精分割结果；将粗分割结果中对应坐标下的体素点类别替换为精分割结果的类别，实现两种结果的融合，得到最终的分割结果。与现有技术相比，本发明提供的方法简化了模型，提升了层间信息的处理能力，且避免了噪声、伪影带来的影响，算法稳定性更好，有效地提高了病变处的分割精度。

本发明授权一种基于深度学习的髋关节CT图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的髋关节CT图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S101，获取待处理的髋关节CT图像； S102，通过神经网络分割定位模块对输入图像进行粗分割，得到髋骨与股骨的粗分割结果以及左右髋臼窝中心的定位结果； S103，通过基于Transformer的精分割模块对髋臼窝中心进行精细分割，得到髋臼窝与股骨头的精分割结果； S104，将粗分割结果中对应坐标下的体素点类别替换为精分割结果的类别，实现两种结果的融合，得到最终的分割结果； S104中所述将粗分割结果中对应坐标下的体素点类别替换为精分割结果的类别，实现两种结果的融合，得到最终的分割结果，包括： 将粗分割得到的结果重采样为分辨率1mm的图像； 计算精分割结果中每个前景体素点在RAS坐标系下的坐标； 将粗分割结果中对应坐标下的体素点类别替换为精分割结果的类别，实现两种结果的融合； 融合之后对图像进行高斯平滑，去除粗分割结果与精分割结果边界处的毛刺，得到最终的髋关节CT图像分割结果。

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