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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于深度学习算法骨密度仪诊断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：CN112089429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202010986770.3，技术领域涉及：A61B6/00；该发明授权一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统是由黎淼;刘萍;姚童;牟晓霜;王玺;谢应涛设计研发完成，并于2020-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统，属于医疗信息化领域。使用较多个线性变换对数据进行多维抽象处理，将原始图像的浅层信息调整重新组合为多个浅层信息，实现得到具有抽样性和代表性的高级信息。通过组合利用高级信息，反映了原始图片的内在联系和根本本质，在分割骨骼区域时，能够将血管和骨骼的特征区别开，将附着在骨骼上的血管划分出去，深度学习的图像分割比传统的图像分割可以更好的提取全局特征和结合上下层信息。提高可靠性和抗噪能力。基于深度学习的图像分割具有强大的特征提取能力，能够将提取到的特征结合局部和全局的特征。提高划分感兴趣区域的准确性。

本发明授权一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统，其特征在于：该系统运作程序包括以下步骤：S1：对骨密度探测器进行设备校正，调试工作参数，探测器对温度有很高的依赖性，所以探测器在进行测试前必须达到热稳定性；S2：在室温22℃、湿度50％和采样率为100％的条件下打开探测器和X光机，分别测量70kV管电压和40kV管电压的高低电压下X射线的入射强度和出射强度；S3：选用铝块和聚碳酸酯化合物代替人体的骨骼和软组织，人体的骨骼被肌肉、组织液和脂肪包裹覆盖；选用原子序数相近的铝代替骨骼，聚碳酸酯高分子化合物的代替软组织；参考模块由铝块和聚碳酸酯高分子化合物组成，将两种模块排成阶梯状，扫描一次获得不同厚度下的X射线的高低能值；S4：采用如公式1所示多项式拟合方法，带入探测器获得的高低能值，计算出不同厚度的Al值和PMMA值和拟合多项式数值；将铝块的厚度与自身密度相乘，获得的乘积就是骨密度的值，建立扫描人体的骨密度参考数据； 其中i为拟合通道，α为所设定的移动平均窗口范围，β为校正系数；S5：用探测器和X射线对准扫描人体，得到的高低能数据，计算出骨骼和软组织的厚度，再与参考模块的密度相乘，获得人体的骨密度值；S6：根据用户自身需要任意选择ROI区域，显示相应位置的BMD值；将深度学习算法到骨密度系统内用来检测骨骼区域。

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