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龙图腾网获悉苏州原影医疗科技有限责任公司申请的专利自动识别和量化磁共振图像子宫内膜蠕动的算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：CN116468650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211464697.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权自动识别和量化磁共振图像子宫内膜蠕动的算法是由张琪设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动识别和量化磁共振图像子宫内膜蠕动的算法在说明书摘要公布了：本发明公开了自动识别和量化磁共振图像子宫内膜蠕动的算法，包括以下步骤：步骤一，构建3d‑unet网络模型；步骤二，识别子宫内膜剥离运动；步骤三，识别子宫结合带蠕动波传导；步骤四，量化子宫内膜蠕动的幅度；步骤五，判断子宫内膜蠕动方向；本发明基于3d‑unet网络模型实现对子宫内膜剥离运动和子宫结合带蠕动波传导的自动识别，能够自动量化子宫内膜蠕动的幅度，判断子宫内膜蠕动方向，较之现有的依靠放射科医师肉眼观察的方法，本发明的识别结果具备更好的客观性和可重复性，能够通过扩大数据量获得女性子宫运动相关参数的标准范围，为临床应用提供参考标准，同时拓展子宫内膜蠕动在临床作为子宫功能评估标准的应用。

本发明授权自动识别和量化磁共振图像子宫内膜蠕动的算法在权利要求书中公布了：1.自动识别和量化磁共振图像子宫内膜蠕动的算法，包括以下步骤：步骤一，构建3d-unet网络模型；步骤二，识别子宫内膜剥离运动；步骤三，识别子宫结合带蠕动波传导；步骤四，量化子宫内膜蠕动的幅度；步骤五，判断子宫内膜蠕动方向；其特征在于： 其中在上述步骤一中，建立初始3d-unet网络模型，获取子宫内膜轮廓磁共振图像数据集，并利用该数据集训练3d-unet网络模型，得到最终模型； 其中在上述步骤二中，利用步骤一中所得到的最终模型识别子宫内膜剥离运动，固定一个子宫内膜轮廓作为基准轮廓，以监测不同时刻轮廓灰度强度；当蠕动波到基准轮廓上某点时，子宫内膜变薄，此处内膜像素的信号强度降低；当蠕动波离开此处时，信号强度恢复，利用以上特点，根据数据即可判断子宫内膜轮廓上的像素强度是否有周期性规律，即子宫内膜是否存在周期性蠕动，并计算蠕动次数等参数； 其中在上述步骤三中，利用步骤一中所得到的最终模型识别子宫结合带蠕动波传导，对于子宫结合带上某一点，当蠕动波到达时强度最小，蠕动波离开时强度恢复，利用该特点即可判断子宫结合带是否存在周期性规律，并计算其蠕动次数，具体包括以下步骤： 3.1子宫内膜分割：利用步骤一中所得到的最终模型分割每一时刻的子宫内膜，提取轮廓； 3.2统计结合带不同时刻的强度：基于对应子宫内膜轮廓向外拓展3个像素，并计算这三个点的平均强度，视为结合带的强度； 3.3利用fft变换计算蠕动周期：采用步骤2.4中提到的方法获取最终蠕动次数结果，同时固定监测范围长度，按照宫底将各片对齐，以减弱受其他器官形态变化对子宫水平方向位置的影响； 其中在上述步骤四中，计算子宫内膜蠕动幅度，即计算子宫内膜厚度差异，计算子宫内膜轮廓上下两侧各自运动范围； 其中在上述步骤五中，判断蠕动在图像上的方向以及宫底的朝向，以获取子宫蠕动方向。

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