四川大学张蕾获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种胎儿MRI脑组织分割方法、系统、设备及介质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:CN119600046B 。
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:202411609021.3,技术领域涉及:G06T7/12;该发明授权一种胎儿MRI脑组织分割方法、系统、设备及介质是由张蕾;宁刚;黄海莹;张朝;黄伟;佘佳燕;汪佳希;魏小松;曾川;刘书廷;张悦设计研发完成,并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种胎儿MRI脑组织分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种胎儿MRI脑组织分割方法、系统、设备及介质,属于人工智能技术领域中脑组织图像的分割,其目的在于解决现有技术中基于深度学习的分割方法不能适用于多分辨率数据以及侧脑室宽度的人工测量、单张测量致使测量效率低的问题。包括获取样本数据及标签、构建并训练侧脑室分割分类模型、实时分割分类,该侧脑室分割分类模型包括U‑Net分割模块、Resnet分类模块,U‑Net分割模块包括DWMF块、解码器块,DWMF块与解码器块之间通过跳跃链接块进行连接;DWMF块包括两个深度分离卷积块、四个深度分离通道扩张卷积块,一个深度分离卷积块的输出通过三个深度分离通道扩张卷积块后作为最后一个深度分离通道扩张卷积块的输入。
本发明授权一种胎儿MRI脑组织分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种胎儿MRI脑组织分割方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1,获取样本数据及标签; 获取胎儿脑部MRI图像数据及标签数据,标签数据包括每张胎儿脑部MRI图像的侧脑室分割标签以及是否存在侧脑室扩张的分类标签; 步骤S2,构建侧脑室分割分类模型; 构建侧脑室分割分类模型,侧脑室分割分类模型包括U-Net分割模块、Resnet分类模块,U-Net分割模块的输出作为Resnet分类模块的输入; U-Net分割模块采用U-Net网络,包括多个用于下采样的DWMF块、多个用于上采样的解码器块,DWMF块与解码器块之间通过跳跃链接块进行连接;每个DWMF块均包括两个深度分离卷积块、四个深度分离通道扩张卷积块,图像数据作为两个深度分离卷积块的输入,其中一个深度分离卷积块的输出分别输入三个深度分离通道扩张卷积块,这三个深度分离通道扩张卷积块的输出共同作为最后一个深度分离通道扩张卷积块的输入,最后一个深度分离通道扩张卷积块的输出与另一个深度分离卷积块的输出融合后作为该DWMF块的输出; 步骤S3,训练侧脑室分割分类模型; 采用步骤S1获取的样本数据及标签对步骤S2构建的侧脑室分割分类模型进行训练,得到成熟的侧脑室分割分类模型; 步骤S4,实时分割分类; 实时获取待测的胎儿脑部MRI图像,并输入侧脑室分割分类模型,侧脑室分割分类模型输出分割结果、分类结果。
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