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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所申請(qǐng)的專(zhuān)利基于自動(dòng)生成標(biāo)簽的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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：CN115272384B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202110480752.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/136；該發(fā)明授權(quán)基于自動(dòng)生成標(biāo)簽的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割系統(tǒng)是由張唯唯;張童禹;李振宇;李恩慧設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-04-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于自動(dòng)生成標(biāo)簽的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及基于自動(dòng)生成標(biāo)簽的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：預(yù)處理模塊，其對(duì)采集到的3D顱腦CT圖像進(jìn)行預(yù)處理；標(biāo)簽圖像生成模塊，其對(duì)預(yù)處理后的3D腦實(shí)質(zhì)CT圖像自動(dòng)生成標(biāo)簽圖像；監(jiān)督標(biāo)簽圖像生成模塊，對(duì)標(biāo)簽圖像進(jìn)行標(biāo)簽融合處理，以獲得監(jiān)督標(biāo)簽圖像；訓(xùn)練模塊，其利用監(jiān)督標(biāo)簽圖像來(lái)訓(xùn)練基于深度學(xué)習(xí)的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割模型；測(cè)量模塊，其利用深度學(xué)習(xí)分割結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)測(cè)量并進(jìn)行結(jié)果呈現(xiàn)。該協(xié)同交叉分割模型包括兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同的出血分割網(wǎng)絡(luò)和周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)，出血分割網(wǎng)絡(luò)的編碼器與周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)的解碼器交叉連接以及周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)的編碼器與出血分割網(wǎng)絡(luò)的解碼器交叉連接。

本發(fā)明授權(quán)基于自動(dòng)生成標(biāo)簽的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于自動(dòng)生成標(biāo)簽的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割系統(tǒng)，其特征在于包括以下模塊：預(yù)處理模塊，其對(duì)采集到的3D顱腦CT圖像進(jìn)行預(yù)處理；標(biāo)簽圖像生成模塊，其利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法對(duì)預(yù)處理后的3D腦實(shí)質(zhì)CT圖像自動(dòng)生成腦出血標(biāo)簽圖像和周?chē)[標(biāo)簽圖像；監(jiān)督標(biāo)簽圖像生成模塊，其對(duì)自動(dòng)生成的腦出血標(biāo)簽圖像和周?chē)[標(biāo)簽圖像進(jìn)行標(biāo)簽融合處理，以獲得腦出血監(jiān)督標(biāo)簽圖像和周?chē)[監(jiān)督標(biāo)簽圖像；訓(xùn)練模塊，其利用腦出血監(jiān)督標(biāo)簽圖像和周?chē)[監(jiān)督標(biāo)簽圖像來(lái)訓(xùn)練基于深度學(xué)習(xí)的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割模型，以對(duì)腦出血和周?chē)[同時(shí)進(jìn)行分割；測(cè)量模塊，其利用腦出血和周?chē)[的深度學(xué)習(xí)分割結(jié)果，進(jìn)行形態(tài)學(xué)測(cè)量并進(jìn)行結(jié)果呈現(xiàn)；其中，基于深度學(xué)習(xí)的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割模型包括兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同的出血分割網(wǎng)絡(luò)和周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)；出血分割網(wǎng)絡(luò)和周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)具有相同的輸入，分別輸出腦出血的深度學(xué)習(xí)分割結(jié)果和周?chē)[的深度學(xué)習(xí)分割結(jié)果；出血分割網(wǎng)絡(luò)和周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)分別以編碼-解碼的3D殘差U-Net框架作為骨干網(wǎng)絡(luò)；出血分割網(wǎng)絡(luò)和周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)的編碼器中下采樣的層數(shù)與出血分割網(wǎng)絡(luò)和周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)的解碼器中上采樣的層數(shù)相等；出血分割網(wǎng)絡(luò)的編碼器的除最底層外的各層與周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)的解碼器的相對(duì)應(yīng)層交叉連接；周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)的編碼器的除最底層外的各層與出血分割網(wǎng)絡(luò)的解碼器的相對(duì)應(yīng)層交叉連接；基于深度學(xué)習(xí)的腦出血和周?chē)[的協(xié)同交叉分割模型進(jìn)一步包括通道注意力模塊和空間注意力模塊；所述通道注意力模塊設(shè)置在出血分割網(wǎng)絡(luò)的編碼器與周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)的解碼器之間以及周?chē)[分割網(wǎng)絡(luò)的編碼器與出血分割網(wǎng)絡(luò)的解碼器之間的交叉連接處；所述空間注意力模塊設(shè)置在同一分割網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的編碼器和解碼器之間；對(duì)自動(dòng)生成的腦出血標(biāo)簽圖像和周?chē)[標(biāo)簽圖像進(jìn)行標(biāo)簽融合處理包括：對(duì)自動(dòng)生成的腦出血標(biāo)簽圖像，通過(guò)選取一定的膨脹半徑進(jìn)行擴(kuò)增，然后對(duì)自動(dòng)生成的腦出血標(biāo)簽圖像和膨脹之后的腦出血標(biāo)簽圖像進(jìn)行標(biāo)簽融合處理并進(jìn)行二值化處理；對(duì)自動(dòng)生成的周?chē)[標(biāo)簽圖像，通過(guò)選取一定的半徑進(jìn)行孔洞閉合處理，然后對(duì)自動(dòng)生成的周?chē)[標(biāo)簽圖像和相應(yīng)閉合之后的周?chē)[標(biāo)簽圖像進(jìn)行標(biāo)簽融合處理并進(jìn)行二值化處理。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所，其通訊地址為：100005 北京市東城區(qū)東單三條5號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話(huà)0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。