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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属协和医院申请的专利一种基于MR图像的血管组织分割方法、系统及存储介质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：CN120088283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510576168.5，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于MR图像的血管组织分割方法、系统及存储介质是由史健;汪科杉;李伟权;闻明伟;熊之勇;魏志豪;陈凯磊;章小平设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MR图像的血管组织分割方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于MR图像的血管组织分割方法、系统及存储介质，包括以下步骤：利用Canny算子对MR图像中的血管信息进行增强，得到MR增强图像；利用UNet网络，基于MR图像和MR增强图像，分别构建第一分割模型，以及第二分割模型；利用所述第二分割模型引导第一分割模型进行训练，并将训练完成后的第一分割模型的输出结果作为MR图像中血管组织分割结果。本发明能够引导低分辨率图像上的分割结果向高分辨率图像的分割结果学习，使得直接在低分辨率图像上获取到高精度分割结果，且无需增加分割过程的数据处理过程和模型复杂度，提升血管组织的精准分割的效率。

本发明授权一种基于MR图像的血管组织分割方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于MR图像的血管组织分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含血管组织的MR图像； 利用Canny算子对MR图像中的血管信息进行增强，得到MR增强图像； 利用UNet网络，基于MR图像和MR增强图像，分别构建用于在MR图像上对血管组织进行分割的第一分割模型，以及用于在MR增强图像上对血管组织进行分割的第二分割模型； 利用所述第二分割模型引导第一分割模型进行训练，并将训练完成后的第一分割模型的输出结果作为MR图像中血管组织分割结果； 所述第一分割模型的构建方法包括： 将UNet网络作为第一分割模型的网络结构； 将MR图像作为UNet网络的输入量，将MR图像中的血管组织掩膜标注数据作为UNet网络的输出量，构建出所述第一分割模型； 所述第一分割模型为： ； 式中，为MR图像的血管组织掩膜，为MR图像，UNet为UNet网络； 所述第二分割模型的构建方法包括： 将UNet网络作为第二分割模型的网络结构； 将MR增强图像作为UNet网络的输入量，将MR增强图像中的血管组织掩膜标注数据作为UNet网络的输出量，构建出所述第二分割模型； 所述第二分割模型为： ； 式中，为MR增强图像的血管组织掩膜，为MR增强图像，UNet为UNet网络； 构建第一分割模型训练用的损失函数方法包括： 构建第一分割模型的预测损失为： ； 式中，为预测损失，为训练数据集中第i个MR图像样本通过第一分割模型输出的所述血管组织掩膜，为训练数据集中第i个MR图像样本的血管组织掩膜真值，m为训练数据集中MR图像样本总数量； 构建第二分割模型对第一分割模型的引导损失为： ； ； 式中，为引导损失，为训练数据集中第i个MR图像样本通过第一分割模型输出的所述血管组织掩膜，为训练数据集中第i个MR图像样本对应的MR增强图像通过第二分割模型输出的所述血管组织掩膜，为引导调整系数，可信度高，引导权重大，为训练数据集中第i个MR图像样本对应的MR增强图像的血管组织掩膜真值，、和均为L2范数式； 将预测损失和引导损失组合构成所述第一分割模型训练用的损失函数为： ； 式中，为第一分割模型训练用的损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学同济医学院附属协和医院，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市解放大道1277号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。