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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于深度学习的多中心医疗影像分割方法及系统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：CN115984292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310018888.0，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于深度学习的多中心医疗影像分割方法及系统是由冯海瑜;柴森春;崔灵果;朱恩军;张楠;柴润祺设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多中心医疗影像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的多中心医疗影像分割方法及系统，属于机器学习、医疗物联网和信息加密传输技术领域，多中心医疗影像分割方法包括：获取待分割医疗影像；采用影像加密密钥对待分割医疗影像进行加密，得到影像密文；基于预先训练好的影像自分割网络对影像密文进行分割，得到掩膜密文；影像自分割网络为预先采用训练样本集进行训练得到的；训练样本集中包括多个训练样本；每个训练样本包括样本影像密文及对应的样本掩膜密文；训练样本集中的训练样本来自多个医疗机构；采用掩膜解密密钥对掩膜密文解密，得到分割后的医疗影像。提高了医疗影像的安全性，同时提高了医疗影像分割的精度。

本发明授权一种基于深度学习的多中心医疗影像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多中心医疗影像分割方法，其特征在于，所述基于深度学习的多中心医疗影像分割方法包括： 获取待分割医疗影像； 采用影像加密密钥对所述待分割医疗影像进行加密，得到影像密文，具体包括：采用预先训练好的影像加密网络对所述待分割医疗影像进行特征提取，得到影像密文；所述影像加密密钥为训练好的影像加密网络的参数；所述影像加密网络包括依次连接的第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块、第四特征提取模块及第五特征提取模块；所述第一特征提取模块、所述第二特征提取模块、所述第三特征提取模块及所述第四特征提取模块均包括依次连接的两个卷积层及最大池化层；所述第二特征提取模块的第一个卷积层还与所述第一特征提取模块的最大池化层连接；所述第三特征提取模块的第一个卷积层还与所述第二特征提取模块的最大池化层连接；所述第四特征提取模块的第一个卷积层还与所述第三特征提取模块的最大池化层连接；所述第五特征提取模块包括依次连接的两个卷积层；所述第五特征提取模块的第一个卷积层还与所述第四特征提取模块的最大池化层连接； 基于预先训练好的影像自分割网络，对所述影像密文进行分割，得到掩膜密文；所述影像自分割网络为预先采用训练样本集进行训练得到的；所述训练样本集中包括多个训练样本；每个训练样本包括样本影像密文及对应的样本掩膜密文；所述训练样本集中的训练样本来自多个医疗机构； 采用掩膜解密密钥对所述掩膜密文解密，得到分割后的医疗影像。

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