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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多序列磁共振影像的颈动脉不稳定斑块分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114332098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111615971.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于多序列磁共振影像的颈动脉不稳定斑块分割方法是由顾政;刘明;包莉;胡贤良;刘震杰设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多序列磁共振影像的颈动脉不稳定斑块分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多序列磁共振影像的颈动脉不稳定斑块分割方法，包括：1获取颈部多序列磁共振图像；2将多序列磁共振图像进行配准，得到三维配准图像；3将配准图像输入至已构建的U‑net神经网络模型中，得到对应颈部的斑块分割图像；构建U‑net神经网络模型时，根据多序列数对U‑net神经网络模型的通道参数进行修改；以已知配准图像为输入，以对应的斑块掩码图像为结果，构建所述U‑net神经网络模型。本发明通过神经网络模型学习从多序列磁共振图像中自动预测不稳定斑块位置的方法，从而对新的颈部磁共振图像样本进行预测，判断是否存在不稳定斑块并给出具体位置，作为医生诊断的参考，提高医生诊断的效率。

本发明授权一种基于多序列磁共振影像的颈动脉不稳定斑块分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多序列磁共振影像的颈动脉不稳定斑块分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取颈部多序列磁共振图像； 2将多序列磁共振图像进行配准，得到三维配准图像； 3将配准图像输入至已构建的U-net神经网络模型中，得到对应颈部的斑块分割图像； 构建U-net神经网络模型时，根据多序列数对U-net神经网络模型的通道参数进行修改；以已知配准图像为输入，以对应的斑块掩码图像为结果，构建所述U-net神经网络模型； 构建的U-net神经网络模型时： i首先采集颈部多序列磁共振图像； ii对多序列磁共振图像进行配准，得到三维配准图像；将三维配准图像进行切片，得到的二维切片图像作为步骤iv中所述的输入进行所述U-net神经网络模型的构建； iii标注配准图像中颈动脉不稳定斑块区域，得到斑块掩码图像； iv以步骤ii所述的配准图像为输入，以对应的掩码图像为输出，组成训练样本集，构建所述的U-net神经网络模型； 对图像进行配准时： 首先，使用N4偏置场校正算法校正所有序列磁共振图像体积的强度不均匀性； 然后，使用B样条插值对所有序列图像重新采样以获得具有近似各向同性体素尺寸的3D图像； 此后，基于具有3D刚性和仿射变换的自适应掩码，应用自动配准方法来匹配这些3D图像，实现对图像的配准； 构建模型阶段或者利用构建好的U-net神经网络模型进行图像分割时： 构建模型阶段：分别采用多视角对三维配准图像和对应的斑块掩码图像进行切片，得到多组二维切片图像和掩码切片图像，分别构建得到多个视角对应的U-net神经网络模型； 进行图像分割：采用多视角对待分割的三维配准图像进行切片，分别将各个视角的二维切片图像输入至对应的U-net神经网络模型中，分别得到一子分割图像；得到所有子分割图像后，将所有子分割图像进行融合，得到最终的斑块分割图像；可选择的在融合前或者融合后对子分割图像或融合后的分割图像进行二值化处理，得到最终的斑块分割图像； 利用训练样本集训练U-net神经网络模型时，使用Focal损失函数。

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