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龍圖騰網(wǎng)恭喜東南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于散射圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腦磁共振圖像分割方法獲國(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：CN114581451B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202210172706.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于散射圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腦磁共振圖像分割方法是由孔佑勇;高佳奕;周彬;沈傲東;讓·路易斯·柯阿特里奧;舒華忠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于散射圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腦磁共振圖像分割方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于散射圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腦磁共振圖像分割方法，首先，為了降低模型計(jì)算復(fù)雜度，采用超體素作為基本單位，針對(duì)參考圖像與待分割圖像，生成數(shù)量相當(dāng)?shù)某w素；同時(shí)考慮超體素的自身信息、周圍鄰居信息與空間位置信息，預(yù)先提取其灰度特征、張量特征與關(guān)鍵點(diǎn)空間先驗(yàn)特征；再次，由于大腦各超體素間隱含一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，以超體素作為節(jié)點(diǎn)構(gòu)建拓?fù)鋱D，采用散射圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)全局拓?fù)湫畔ⅲ鹿?jié)點(diǎn)特征；最后，直接將待分割圖像的超體素與已標(biāo)注參考圖像的超體素進(jìn)行特征匹配，得到語(yǔ)義分割結(jié)果，本發(fā)明能較好地應(yīng)用于大腦磁共振圖像，有效地分割出大腦磁共振圖像的組織結(jié)構(gòu)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于散射圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腦磁共振圖像分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于散射圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁共振圖像分割方法，其特征在于，包括以下步驟：S1，提取超體素：對(duì)參考圖像與待分割圖像，分別提取其超體素，提取方法采用模糊迭代聚類法，在磁共振圖像的腦區(qū)域中均勻采樣種子點(diǎn)，將每個(gè)體素與其空間最近的種子點(diǎn)進(jìn)行模糊關(guān)聯(lián)，計(jì)算每個(gè)體素與種子的模糊隸屬度，根據(jù)模糊隸屬度，更新種子點(diǎn)的空間坐標(biāo)與灰度值，迭代更新，減小誤差后，將每個(gè)體素分配給具有最大模糊隸屬度的種子點(diǎn)，即生成磁共振圖像的超體素；S2，提取特征值：根據(jù)S1獲取的超體素，分別提取超體素的特征值，所述特征值至少包括超體素的灰度直方圖、結(jié)構(gòu)化張量特征以及關(guān)鍵點(diǎn)空間先驗(yàn)特征；S3,構(gòu)建拓?fù)鋱D，學(xué)習(xí)全局拓?fù)涮卣鳎阂圆襟ES1獲取的參考圖像與待分割圖像的超體素作為結(jié)點(diǎn)，將超體素的灰度直方圖、結(jié)構(gòu)化張量特征以及關(guān)鍵點(diǎn)空間先驗(yàn)特征拼接作為結(jié)點(diǎn)特征構(gòu)建拓?fù)鋱D，采用散射圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)全局拓?fù)涮卣鳎籗4，得到語(yǔ)義分割結(jié)果：構(gòu)建待分割圖像超體素與參考圖像超體素的特征距離矩陣D，對(duì)于該矩陣D的每一行找到值最小的列，作為參考圖像中與待分割圖像超體素最為匹配的超體素Ti，同時(shí)將待分割圖像的超體素類別記為Ti的類別，最后，將已標(biāo)記過(guò)的超體素類別映射到相應(yīng)的體素，得到最終語(yǔ)義分割的結(jié)果。

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