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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于区域的多指标多器官医学图像分割模型评估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：CN117115437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310899309.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于区域的多指标多器官医学图像分割模型评估系统是由叶淇;郭礼华设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区域的多指标多器官医学图像分割模型评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区域的多指标多器官医学图像分割模型评估系统，包括数据采集模块、器官区域勾画模块、数据预处理模块、医学图像分割模型训练模块、医学图像分割模型测试模块和医学图像分割模型评估模块。该系统提出一种多指标多器官医学图像分割模型评估方法，在一个简洁且统一的度量中同时量化多器官分割结果、多准确性指标和置信度估计值并提供模型综合性能优劣的信息和在临床上可用性程度的大小，为临床上评估多指标和多器官医学图像分割模型带来新颖且直观的标准。

本发明授权一种基于区域的多指标多器官医学图像分割模型评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区域的多指标多器官医学图像分割模型评估系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集影像数据集，包括多个样本中相同的多器官部位的CT影像数据；将影像数据集随机划分为训练集、验证集和测试集； 器官区域勾画模块，用于在采集的CT影像数据中勾画感兴趣的器官区域，作为真实值标签； 数据预处理模块，用于对采集到的CT影像数据和勾画的真实值标签进行预处理，采用裁剪、格式转换和归一化的方式，使其满足医学图像分割模型的输入需求，从而得到新的数据格式； 医学图像分割模型训练模块，用于使用划分完成的训练集对医学图像分割模型进行迭代训练，并在训练过程中根据损失函数的值来调整模型参数，使其逐渐收敛到最优值，同时使用验证集调整模型参数，以防止模型训练过拟合，最终得到训练完成的医学图像分割模型； 医学图像分割模型测试模块，用于将测试集输入到医学图像分割模型训练模块中得到的各个完成训练的模型，生成对应的器官分割结果，根据器官分割结果，计算不同模型下各个器官的置信度估计值作为模型预测的可靠性指标，再结合器官区域勾画模块获取的真实值标签去评估不同模型下各个器官的分割质量，并得到对应的模型预测的准确性指标； 医学图像分割模型评估模块，用于评估不同的医学图像分割模型优劣性，将医学图像分割模型测试模块中生成的所有模型的准确性指标汇总，并用统计学方式在模型内部之间自主产生用于筛选每个样本器官分割结果是否在临床上可用的阈值，而后，针对每一个待评估的模型，建立起准确性和置信度的排名相关性，统计临床上可接受的置信区间，再结合所生成的阈值进行筛选，最终使用一个基于区域值的度量去统一量化多个准确性指标、置信度估计值和多个器官的分割结果，生成一个具体而简洁的衡量指标，并提供模型综合性能优劣的信息和在临床上可用性程度的大小。

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南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。