申请/专利权人：北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌

申请日：2023-06-21

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN116889467B

主分类号：A61B34/10

分类号：A61B34/10;A61B17/70;A61B17/90;A61B17/88

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.11.03#实质审查的生效;2023.10.17#公开

摘要：本申请提供了一种脊柱椎体的智能自置钉方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待置钉的脊柱椎体三维图像；将所述脊柱椎体三维图像沿冠状位进行逐层切分，得到依次排列的多个冠状位切分图；根据预训练的神经网络模型确定多个所述冠状位切分图中的椎弓根峡部切分图；根据所述脊柱椎体三维图像、所述椎弓根峡部切分图确定该脊柱椎体的置钉参数；其中，所述神经网络模型是基于第一置钉样本进行训练后得到的，所述第一置钉样本具有标注的置钉参数。本申请中，通过冠状位切分脊柱椎体三维图像，结合预训练的神经网络模型，在无需医生参与的情况下，确定置钉参数，不仅降低了对医生术感的依赖，且在保证精度的同时避免了二次伤害。

主权项：1.一种脊柱椎体的智能自置钉方法，其特征在于，包括：获取待置钉的脊柱椎体三维图像；将所述脊柱椎体三维图像沿冠状位进行逐层切分，得到依次排列的多个冠状位切分图；根据预训练的神经网络模型确定多个所述冠状位切分图中的椎弓根峡部切分图；根据所述脊柱椎体三维图像、所述椎弓根峡部切分图确定该脊柱椎体的置钉参数；其中，所述神经网络模型是基于第一置钉样本进行训练后得到的，所述第一置钉样本具有标注的置钉参数；所述根据预训练的神经网络模型确定多个所述冠状位切分图中的椎弓根峡部切分图，包括：基于椎弓根形态从多个所述冠状位切分图中选取椎弓根切分图，所述椎弓根切分图为临近椎弓根峡部的冠状位切分图；以所述椎弓根切分图为中心，从所述冠状位切分图中选取预设数量的冠状位切分图作为备选切分图；将所述备选切分图输入所述神经网络模型，得到所述椎弓根峡部切分图；其中，基于椎弓根形态由前至后呈现尺寸逐步收缩后放大的特征，从冠状位切分图中选出尺寸放大之前且尺寸收缩到最小的切分图作为临近椎弓根峡部的冠状位切分图。

全文数据：

权利要求：

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