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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利零样本的MRI脑肿瘤图像生成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：CN117911557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410069295.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权零样本的MRI脑肿瘤图像生成方法是由黄同愿;柳春源;杨轶焓;何昀泽;陈华宇;吴梓鹏;闵婕;黄柏雄设计研发完成，并于2024-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本零样本的MRI脑肿瘤图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种零样本的MRI脑肿瘤图像生成方法，属于图像生成领域。包括以下步骤：S1：无脑肿瘤样本的数据获取与预处理；S2：构建脑肿瘤形状生成方法；S3：构建脑肿瘤纹理生成方法；S4：构建模拟肿瘤质量效应和包膜效应的方法；S5：根据上述构建脑肿瘤形状生成方法、纹理生成方法和模拟质量效应与包膜效应的方法进行零样本的MRI脑肿瘤图像生成。首先，将无病灶的脑肿瘤数据集进行脑部提取和白质灰质分割，在步骤S2建立了一个数学模型进行肿瘤形状的模拟，生成脑肿瘤的核心肿瘤区域、水肿区域以及完整肿瘤区域，在步骤S3中通过高斯噪声以及三次样条插值进行纹理的模拟，并使用高斯滤波避免了生成纹理过于锐化，最后在步骤S4中分别使用局部缩放扭曲法和提高局部亮度来模拟肿瘤的质量效应和包膜效应，完成零样本的MRI脑肿瘤图像生成。本发明通过传统图像处理算法而非深度神经网络来生成脑肿瘤图像，无需肿瘤样本。该方法提高了图像生成的可控性，允许精确调整图像中的特定特征，如肿瘤大小、形状和位置等。

本发明授权零样本的MRI脑肿瘤图像生成方法在权利要求书中公布了：1.零样本的MRI脑肿瘤图像生成方法，其特征在于，所述方法包括： S1：无脑肿瘤样本的数据获取与预处理，实验数据集采用IXI数据集，数据中无脑肿瘤病灶样本，对该数据集进行预处理，首先进行脑部组织提取，将白质和灰质分割出来，在对IXI数据集进行数据预处理时，首先采用FSL工具中的BET功能来提取数据集中的脑部，基于形态学的方法，利用边缘检测技术和形状模型来识别并分割脑部组织，从而有效地从完整的头部扫描图像中分离出脑组织，使用FSL工具中的FAST功能来进行白质和灰质的分割，基于贝叶斯概率框架，结合形态学和统计方法，通过对MRI图像中的不同组织类型的信号强度进行建模，自动识别并分割出白质、灰质以及脑脊液组织，最终生成组织的概率图和分割图； S2：构建脑肿瘤形状生成方法； S3：构建脑肿瘤纹理生成方法； S4：构建模拟肿瘤质量效应和包膜效应的方法； S5：根据上述构建脑肿瘤形状生成方法、纹理生成方法和模拟质量效应与包膜效应的方法进行零样本的MRI脑肿瘤图像生成； 所述步骤S2构建脑肿瘤形状生成方法，具体为： S21、脑肿瘤在灰质和白质中扩散，首先需要对肿瘤的初始点进行随机取样，在脑部的灰质和白质中随机选取一个初始点，得到初始坐标； S22、构建一个数学公式来模拟脑肿瘤的扩散，具体如下： ， 其中：表示坐标为像素点会变成肿瘤细胞的概率，和分别表示坐标为像素点白质和灰质的百分比，该比例使用步骤S1分割出来的白质灰质概率进行赋值，和分别表示肿瘤细胞在白质和灰质中的扩散率，表示在数据集中是白质和灰质的域； S23、根据S21得到的初始坐标开始模拟扩散，分别将该坐标在x、y、z轴上的左右像素点，按照如下计算方式计算坐标： ， 将这些坐标代入S22中的数学模型中计算变成肿瘤细胞的概率，再根据得到的概率设置轮盘赌的方式确定该像素点是否被发展成肿瘤细胞，并且每发展一轮后，将该轮新增的肿瘤细胞作为肿瘤边界，下一轮以肿瘤边界的像素点作为初始坐标开始扩散，最后为了避免肿瘤边界的锐化感，使用高斯滤波器对肿瘤边缘进行一次滤波操作。

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