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龙图腾网获悉北京光大宏达科技有限公司申请的专利一种基于医学图像的人体腹部脂肪分析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：CN120278972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510357501.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于医学图像的人体腹部脂肪分析方法是由赵东红设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于医学图像的人体腹部脂肪分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种基于医学图像的人体腹部脂肪分析方法，获取CT、MRI及超声影像等多模态医学图像数据，经多尺度仿射变换对齐构建融合数据库，用基于残差自编码器的模型去噪并结合Canny边缘检测增强边界。基于改进U‑Net架构构建分割模型，融合多模态特征，用动态卷积核与通道注意力机制优化。采用多任务联合学习框架建立量化分析模型，解决梯度冲突，搜索生成轻量化子网络。对分割模型不确定性建模，进行主动学习标注优化性能。设计多粒度特征融合框架，嵌入解剖先验知识构建关联图，生成结构化分析报告，可精准分析腹部脂肪，辅助肥胖相关疾病诊疗。

本发明授权一种基于医学图像的人体腹部脂肪分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于医学图像的人体腹部脂肪分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取多模态医学图像数据，包括CT、MRI及超声影像，通过多尺度仿射变换对齐异构模态数据，构建腹部脂肪多模态融合数据库；针对图像噪声或伪影，采用基于残差自编码器的去噪模型进行修复，并结合Canny边缘检测算法增强解剖结构边界； 步骤2：基于改进的U-Net架构构建腹部脂肪语义分割模型，以图像超像素为基本单元，融合多模态特征作为输入通道，通过跨尺度跳跃连接融合局部细节与全局上下文信息；采用动态卷积核替换传统卷积层，并结合通道注意力机制优化特征通道权重分配，输出像素级脂肪区域掩码； 步骤3：采用多任务联合学习框架建立脂肪量化分析模型，定义脂肪体积计算、内脏-皮下脂肪分类及脂肪代谢关联性预测为并行任务，基于梯度冲突消解算法动态调整任务权重；通过神经架构搜索自动生成轻量化子网络，并采用领域自适应技术适配跨设备成像差异； 步骤4：基于高斯过程回归对分割模型进行不确定性建模，筛选高置信度区域并构建概率分布图；通过异步分布式采样对低置信度区域进行主动学习标注，采用熵最小化策略迭代优化模型泛化性能； 步骤5：设计多粒度特征融合框架，将解剖先验知识嵌入图卷积网络，构建脂肪分布与器官拓扑关联图；采用自适应池化层提取多尺度空间特征，并通过对比学习损失约束特征判别性，生成结构化脂肪分析报告。

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