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龙图腾网获悉图灵医道医疗器械科技(上海)有限公司申请的专利基于目标检测和图注意力机制的细小骨折检测方法及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：CN115908394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211710001.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于目标检测和图注意力机制的细小骨折检测方法及系统是由李传朋;樊昭磊;张嵩;郭凯峰;张敏;刘兆康;孟川;陈宏设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标检测和图注意力机制的细小骨折检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标检测和图注意力机制的细小骨折检测方法及系统，该方法包括获取多张时序胸部CT图像，对图像进行预处理后，以标注细小骨折区域的胸部CT图像构建训练样本集；利用训练样本集训练细小骨折检测模型，利用卷积神经网络提取图像特征，通过图卷积神经网络提取图注意力矩阵，图像特征和图注意力矩阵相结合得到最终特征，基于最终特征，结合YOLO目标检测网络，输出细小骨折区域预测框；将待测时序胸部CT图像输入训练完成的细小骨折检测模型，输出细小骨折区域及骨折类型，同时，采用目标跟踪算法优化识别结果，提升细小骨折区域识别的准确性，实现对胸部CT图像中细小骨折区域的准确定位。

本发明授权基于目标检测和图注意力机制的细小骨折检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测和图注意力机制的细小骨折检测方法，其特征是，包括： 获取多张时序胸部CT图像，对图像进行预处理后，以标注细小骨折区域的胸部CT图像为训练样本，构建训练样本集； 利用训练样本集训练细小骨折检测模型；所述训练过程为：将训练样本图像输入细小骨折检测模型，利用卷积神经网络提取图像特征，通过图卷积神经网络提取图注意力矩阵，图像特征和图注意力矩阵相结合得到最终特征，基于最终特征，结合YOLO目标检测网络，输出细小骨折区域预测框，根据预测框和目标框之间的距离损失，训练细小骨折检测模型； 将待测时序胸部CT图像输入训练完成的细小骨折检测模型，输出细小骨折区域及骨折类型； 时序胸部CT图像输入细小骨折检测模型后，依次输出相应的目标检测预测框，将输出结果输入至细小骨折检测优化模型，采用基于z方向的NMS算法和目标跟踪算法，对整个图像序列预测结果进行后处理加强； 基于z方向的NMS算法和目标跟踪算法，包括： 将上一胸部CT图像中置信度最高的预测框位置、下一胸部CT图像中置信度最高的预测框位置映射到当前胸部CT图像中，将当前胸部CT图像中置信度最高的预测框位置作为中心点，比较该位置与映射位置； 若映射位置的z坐标在预设的取值范围之内且该映射位置的预测框与中心点位置的预测框的IOU大于设定阈值，则删除该映射位置的预测框。

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