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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于不確定性估計(jì)的腦腫瘤分割方法獲國(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：CN119863624B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03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：202510336226.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于不確定性估計(jì)的腦腫瘤分割方法是由周同雪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于不確定性估計(jì)的腦腫瘤分割方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于不確定性估計(jì)的腦腫瘤分割方法，方法為：將腦腫瘤的T1、T1c、T2和Flair圖像輸入至訓(xùn)練后的圖像分割模型，圖像分割模型含4個(gè)編碼器模塊、1個(gè)解碼器模塊、1個(gè)蒙特卡洛模擬模塊和1個(gè)圖像處理模塊；蒙特卡洛模塊重復(fù)調(diào)用編碼器模塊和解碼器模塊進(jìn)行采樣；圖像處理模塊處理輸出，得到均值圖像、隨機(jī)不確定性圖像、認(rèn)知不確定性圖像、熵不確定性圖像和互信息不確定性圖像，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)腦腫瘤的精確分割與分析。本發(fā)明提升了分割的精確性和診斷的可靠性，擴(kuò)展性強(qiáng)，適用于多種醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于不確定性估計(jì)的腦腫瘤分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于不確定性估計(jì)的腦腫瘤分割方法，其特征在于，將同一腦腫瘤的T1圖像、T1c圖像、T2圖像和Flair圖像共同輸入到訓(xùn)練后的圖像分割模型中，由其輸出均值圖像、隨機(jī)不確定性圖像、認(rèn)知不確定性圖像、熵不確定性圖像和互信息不確定性圖像；圖像分割模型包括4個(gè)編碼器模塊、1個(gè)解碼器模塊、1個(gè)蒙特卡洛模擬模塊、1個(gè)圖像處理模塊；編碼器模塊和解碼器模塊均含有丟棄層；4個(gè)編碼器模塊分別對(duì)T1圖像、T1c圖像、T2圖像和Flair圖像進(jìn)行下采樣，1個(gè)解碼器模塊同時(shí)對(duì)下采樣后的T1圖像、T1c圖像、T2圖像和Flair圖像進(jìn)行上采樣得到圖像X；蒙特卡洛模擬模塊重復(fù)調(diào)用4個(gè)編碼器模塊和1個(gè)解碼器模塊，進(jìn)行次蒙特卡洛采樣得到張圖像X，=10-50；圖像處理模塊對(duì)張圖像X進(jìn)行處理，得到均值圖像、隨機(jī)不確定性圖像、認(rèn)知不確定性圖像、熵不確定性圖像和互信息不確定性圖像；均值圖像為預(yù)測(cè)分割圖像，預(yù)測(cè)分割圖像即通過(guò)預(yù)測(cè)得到的具有3個(gè)分割區(qū)域的腦腫瘤MRI圖像，3個(gè)分割區(qū)域分別為完整腫瘤區(qū)域、腫瘤核心區(qū)域和增強(qiáng)瘤區(qū)域。

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