上海科技大学沈定刚获国家专利权
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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利基于循环一致性网络的胎儿脑组织分割方法、装置、介质及终端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：CN115409854B 。
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：202211058150.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于循环一致性网络的胎儿脑组织分割方法、装置、介质及终端是由沈定刚;黄世杰设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于循环一致性网络的胎儿脑组织分割方法、装置、介质及终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于循环一致性网络的胎儿脑组织分割方法、装置、介质及终端，通过获取目标胎儿脑图像数据，将所述目标胎儿脑图像输入预先训练好的循环一致性网络，输出对应孕周的目标胎儿脑图像分割结果；本发明采用了循环一致性与对抗性学习相结合的学习框架，实现了在胎儿脑MR图像的厚临床和薄重建病例中精准捕获细粒度的域不变脑结构。
本发明授权基于循环一致性网络的胎儿脑组织分割方法、装置、介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于循环一致性网络的胎儿脑组织分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标胎儿脑图像数据； 将所述目标胎儿脑图像输入预先训练好的循环一致性网络，输出对应孕周的目标胎儿脑图像分割结果； 其中，所述循环一致性网络包括： 处理模块，用于输入所述目标胎儿脑图像，输出高频图像和低频图像； 分割网络，连接所述处理模块模块，用于输入的所述高频图像，输出预测目标胎儿脑图像分割结果；所述分割网络中的鉴别器及分割器、生成网络中的生成器； 生成网络，连接所述分割网络，用于输入所述预测目标胎儿脑分割结果和所述低频图像，输出所述对应孕周的目标胎儿脑图像分割结果； 所述处理模块对所述目标胎儿脑图像的处理方法包括：基于频域不变信息，对所述目标胎儿脑图像数据进行变换提取获得高频图像；基于频域特定信息，对所述目标胎儿脑图像数据进行变换提取获得低频图像； 所述循环一致性网络的损失函数为： 表示基于类目标域图像、类源域图像及胎儿脑图像计算鉴别器的损失函数；Ladv表示基于预测的源域图像分割结果、源域图像、预测的目标域图像分割结果、胎儿脑图像分割结果计算鉴别器的损失函数；表示基于对应的源域图像分割结果、目标域图像分割结果、源域图像及胎儿脑组织手工分割结果计算生成器的损失函数；γ、β表示超参数。
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