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龍圖騰網恭喜華東理工大學申請的專利實現多參數核磁共振圖像病灶分割的方法、系統、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114022462B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111326387.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權實現多參數核磁共振圖像病灶分割的方法、系統、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質是由朱煜;鄭兵兵;王偉;劉雅童;王培軍設計研發完成，并于2021-11-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本實現多參數核磁共振圖像病灶分割的方法、系統、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于深度神經網絡模型實現多參數核磁共振圖像病灶分割的方法，其中，該方法包括輸入包含mpMRI前列腺序列ADC、T2W、DWI的任意組合樣本進行剛性匹配操作提取感興趣區域并進行特征處理；編碼器輸出特征圖并輸入至級聯金字塔卷積處理模塊進行卷積和特征圖采樣處理；解碼器進行特征圖上采樣后與經過跨越連接層輸出的特征輸送至雙輸入通道注意力模塊進行特征融合處理；訓練所述的前列腺多參數核磁共振圖像的前列腺癌病灶分割網絡，以獲取病灶分割結果。本發明還涉及一種相應的系統、裝置、處理器及其存儲介質。采用了本發明的該方法、系統、裝置、處理器及其存儲介質，利用網絡深層特征的語義信息來指導淺層輸出以獲得具有更高判別能力的特征。

本發明授權實現多參數核磁共振圖像病灶分割的方法、系統、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于深度神經網絡模型實現多參數核磁共振圖像病灶分割的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步驟：1輸入包含前列腺多參數核磁共振圖像的成像序列ADC、T2W、DWI的任意組合樣本進行剛性匹配操作；2對處理后的圖像提取感興趣區域，并輸送至前列腺癌病灶分割網絡通過編碼器進行特征處理；3所述的編碼器輸出特征圖并將其輸入至級聯金字塔卷積模塊的跨越連接層進行卷積和特征圖采樣處理；4解碼器進行特征圖上采樣后與經過所述的跨越連接層輸出的特征輸送至雙輸入通道注意力模塊進行特征融合處理；5訓練所述的前列腺多參數核磁共振圖像的前列腺癌病灶分割網絡，以獲取病灶分割結果；所述的步驟2具體為：采用預訓練的ResNeXt網絡中的預設個數的卷積模塊通過編碼器將各個卷積模塊中的每一個下采樣層的特征圖保留，獲得相應特征圖的通道數；所述的預設個數的卷積模塊設定為ResNeXt網絡中的前五個卷積模塊，其中，第一個卷積模塊使用的卷積核大小為7×7，其余四個卷積模塊分別使用了大小為3×3和1×1的卷積核；五次下采樣所獲得的特征圖的通道數依次增加，且各個特征圖大小依次減小，分別為原圖的12、14、18、116以及132；所述的步驟3具體包括以下步驟：3.1所述的編碼器從第一層至第四層分別對應四個級聯金字塔卷積模塊進行特征圖輸出，其中每一個大核卷積的輸出都與原輸入特征圖經過1×1卷積后的特征圖進行逐像素相加的融合操作，作為下一個卷積的輸入；3.2所述的級聯金字塔卷積模塊使用卷積分解將一個大核卷積分解成雙支路結構，其中一條支路以x×1和1×y的順序串聯組成，另一條支路的卷積順序為1×y和x×1，兩條支路的輸出進行逐元素相加得到最后的輸出；3.3對多個大核卷積的結果在通道上進行拼接，最大程度保留小目標對象的特征信息；3.4根據編碼器前四層輸出的對應的四組級聯金字塔使用的卷積核的個數與尺寸的差異，以適應編碼器不同大小特征圖的尺寸。

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