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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院第三醫(yī)學(xué)中心申請(qǐng)的專利一種醫(yī)療用影像數(shù)據(jù)的處理方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119624978B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510168427.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種醫(yī)療用影像數(shù)據(jù)的處理方法及系統(tǒng)是由何緒成;王貴生;陳曉霞;馬巧稚;滑蓉蓉;陸航潮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種醫(yī)療用影像數(shù)據(jù)的處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種醫(yī)療用影像數(shù)據(jù)的處理方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理，包括，基于每種模態(tài)的特異性特征，引入注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)模態(tài)的注意力權(quán)重，并根據(jù)注意力權(quán)重生成特異性特征圖，通過特征對(duì)齊算法，對(duì)不同模態(tài)的特異性特征圖進(jìn)行空間對(duì)齊，生成對(duì)齊后的特異性特征圖，并利用多頭注意力機(jī)制識(shí)別各模態(tài)間的相關(guān)性，生成綜合特征圖；基于綜合特征圖，通過UNet進(jìn)行像素分類，生成病灶區(qū)域的初步分割結(jié)果，同時(shí)利用邊緣監(jiān)測(cè)算法，獲取病灶區(qū)域的多尺度邊緣特征圖并與初步分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)對(duì)比結(jié)果剔除偽病灶區(qū)域，最終生成病灶定位圖。本發(fā)明通過多尺度邊緣特征對(duì)比剔除偽病灶區(qū)域，確保了病灶定位的準(zhǔn)確性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種醫(yī)療用影像數(shù)據(jù)的處理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種醫(yī)療用影像數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于：包括，獲取患者的多模態(tài)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)包括CT、MRI和PET，并對(duì)多模態(tài)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的多模態(tài)影像數(shù)據(jù)輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，提取每種模態(tài)的特異性特征，并生成初步特征圖；基于每種模態(tài)的特異性特征，引入注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)模態(tài)的注意力權(quán)重，并根據(jù)注意力權(quán)重生成特異性特征圖，通過特征對(duì)齊算法，對(duì)不同模態(tài)的特異性特征圖進(jìn)行空間對(duì)齊，生成對(duì)齊后的特異性特征圖，并利用多頭注意力機(jī)制識(shí)別各模態(tài)間的相關(guān)性，生成綜合特征圖；基于綜合特征圖，通過UNet進(jìn)行像素分類，生成病灶區(qū)域的初步分割結(jié)果，同時(shí)利用邊緣監(jiān)測(cè)算法，獲取病灶區(qū)域的多尺度邊緣特征圖并與初步分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)對(duì)比結(jié)果剔除偽病灶區(qū)域，最終生成病灶定位圖。

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