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龍圖騰網恭喜中國醫學科學院基礎醫學研究所申請的專利基于自動生成標簽的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割系統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：CN115272384B 。

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：202110480752.2，技術領域涉及：G06T7/136；該發明授權基于自動生成標簽的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割系統是由張唯唯;張童禹;李振宇;李恩慧設計研發完成，并于2021-04-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自動生成標簽的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割系統在說明書摘要公布了：本發明涉及基于自動生成標簽的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割系統。所述系統包括：預處理模塊，其對采集到的3D顱腦CT圖像進行預處理；標簽圖像生成模塊，其對預處理后的3D腦實質CT圖像自動生成標簽圖像；監督標簽圖像生成模塊，對標簽圖像進行標簽融合處理，以獲得監督標簽圖像；訓練模塊，其利用監督標簽圖像來訓練基于深度學習的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割模型；測量模塊，其利用深度學習分割結果進行形態學測量并進行結果呈現。該協同交叉分割模型包括兩個結構相同的出血分割網絡和周圍水腫分割網絡，出血分割網絡的編碼器與周圍水腫分割網絡的解碼器交叉連接以及周圍水腫分割網絡的編碼器與出血分割網絡的解碼器交叉連接。

本發明授權基于自動生成標簽的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割系統在權利要求書中公布了：1.一種基于自動生成標簽的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割系統，其特征在于包括以下模塊：預處理模塊，其對采集到的3D顱腦CT圖像進行預處理；標簽圖像生成模塊，其利用計算機視覺和機器學習的算法對預處理后的3D腦實質CT圖像自動生成腦出血標簽圖像和周圍水腫標簽圖像；監督標簽圖像生成模塊，其對自動生成的腦出血標簽圖像和周圍水腫標簽圖像進行標簽融合處理，以獲得腦出血監督標簽圖像和周圍水腫監督標簽圖像；訓練模塊，其利用腦出血監督標簽圖像和周圍水腫監督標簽圖像來訓練基于深度學習的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割模型，以對腦出血和周圍水腫同時進行分割；測量模塊，其利用腦出血和周圍水腫的深度學習分割結果，進行形態學測量并進行結果呈現；其中，基于深度學習的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割模型包括兩個結構相同的出血分割網絡和周圍水腫分割網絡；出血分割網絡和周圍水腫分割網絡具有相同的輸入，分別輸出腦出血的深度學習分割結果和周圍水腫的深度學習分割結果；出血分割網絡和周圍水腫分割網絡分別以編碼-解碼的3D殘差U-Net框架作為骨干網絡；出血分割網絡和周圍水腫分割網絡的編碼器中下采樣的層數與出血分割網絡和周圍水腫分割網絡的解碼器中上采樣的層數相等；出血分割網絡的編碼器的除最底層外的各層與周圍水腫分割網絡的解碼器的相對應層交叉連接；周圍水腫分割網絡的編碼器的除最底層外的各層與出血分割網絡的解碼器的相對應層交叉連接；基于深度學習的腦出血和周圍水腫的協同交叉分割模型進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置在出血分割網絡的編碼器與周圍水腫分割網絡的解碼器之間以及周圍水腫分割網絡的編碼器與出血分割網絡的解碼器之間的交叉連接處；所述空間注意力模塊設置在同一分割網絡內的編碼器和解碼器之間；對自動生成的腦出血標簽圖像和周圍水腫標簽圖像進行標簽融合處理包括：對自動生成的腦出血標簽圖像，通過選取一定的膨脹半徑進行擴增，然后對自動生成的腦出血標簽圖像和膨脹之后的腦出血標簽圖像進行標簽融合處理并進行二值化處理；對自動生成的周圍水腫標簽圖像，通過選取一定的半徑進行孔洞閉合處理，然后對自動生成的周圍水腫標簽圖像和相應閉合之后的周圍水腫標簽圖像進行標簽融合處理并進行二值化處理。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國醫學科學院基礎醫學研究所，其通訊地址為：100005 北京市東城區東單三條5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。