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龙图腾网获悉山东黄海智能装备有限公司;华中科技大学同济医学院附属协和医院申请的专利一种基于深度学习的髋关节图像增强处理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：CN119863387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510352320.1，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于深度学习的髋关节图像增强处理方法是由曹理;吴蔚;刘兴民;王玉玺设计研发完成，并于2025-03-25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图像增强处理方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的髋关节图像增强处理方法，涉及图像增强领域。本发明提出了髋关节图像增强模型，结合双向循环机制和令牌移位机制构建特征提取模块，捕捉髋关节图像的全局和局部依赖关系，引入增量融合策略构建迭代式特征增强模块，通过多阶段迭代逐步融合不同层次的特征，并设计可学习参数动态调节新旧特征的融合比例，通过分阶段训练策略训练髋关节图像增强模型，使得模型不仅能学习到低层次的像素信息，还能捕捉高层次的结构和语义特征，增强对髋关节不同病变区域的适应性。

本发明授权一种基于深度学习的髋关节图像增强处理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图像增强处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建髋关节图像数据集，收集正常和病变的髋关节图像，对每张髋关节图像进行感兴趣区域标注，制作髋关节图像数据集； S2、对髋关节图像数据集进行预处理，包括多尺度自适应局部对比度增强操作和基于变换不变特征的图像配准操作，将预处理后的髋关节图像数据集划分为训练集和测试集； S3、结合双向循环机制和令牌移位机制构建特征提取模块，双向循环机制捕捉髋关节图像的全局依赖关系，利用令牌移位机制增强髋关节图像的局部依赖关系； S4、引入增量融合策略构建迭代式特征增强模块，所述增量融合策略通过多阶段迭代逐步融合不同层次的髋关节图像特征，每阶段将前一阶段的输出特征与当前阶段的注意力特征进行加权融合，设计可学习参数调节髋关节图像新旧特征的融合比例，逐步优化髋关节图像的全局和局部依赖关系； S5、构建髋关节图像增强模型，所述髋关节图像增强模型包含输入、特征提取模块、迭代式特征增强模块和输出； S6、髋关节图像增强模型训练及测试，使用预处理后的髋关节图像训练集分阶段训练模型，训练完成后，将预处理后的髋关节图像测试集输入到模型中，获得增强后的髋关节图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东黄海智能装备有限公司;华中科技大学同济医学院附属协和医院，其通讯地址为：276800 山东省日照市高新技术产业开发区高新七路新一代信息技术产业园8号3楼8301室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。