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基于深度学习的脊柱椎间融合检测装置及方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
202210848981X
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 202210848981X | 专利名称 | 基于深度学习的脊柱椎间融合检测装置及方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T 7/00 (2017.01),G06T 7/10 (2017.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/0475 (2023.01),G06N 3/045 (2023.01),G06N 3/0895 (2023.01) |
| 申请人 | 成都泽康智骨科技有限公司 | 申请地址 | 四川省成都市中国（四川）自由贸易试验区成都高新区天府大道北段1480号1栋B栋3层10号附4号 |
| 发明人 | 马立泰,李平,钟原,苟莉,敖永才 | 申请日期 | 2022-07-19 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-09-21 17:45:09 |
| 专利摘要 | 本发明涉及医学影像技术领域，公开了一种基于深度学习的脊柱椎间融合检测装置及方法，旨在解决现有的椎间融合检测方法存在准确性较差问题，方案主要包括：获取患者的脊柱图像；基于深度卷积神经网络模型对脊柱图像进行图像识别和分割，得到脊柱图像中的第一骨桥图像及其相邻的上节椎体图像和下节椎体图像；根据第一骨桥图像及其相邻的上节椎体图像和下节椎体图像并基于对抗生成网络模型生成该患者的脊柱愈合图像，并确定脊柱愈合图像中的第二骨桥图像；确定第一骨桥图像与第二骨桥图像的相似度，并根据相似度确定患者的脊柱椎间融合状态。本发明提高了椎间融合检测的准确性，同时还能够预测愈合趋势和愈合时间，特别适用于脊柱融合手术后的患者。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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