浙江工业大学冯远静获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于前视觉通路形态特征的自动分割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：CN115619771B 。
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：202211420621.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于前视觉通路形态特征的自动分割方法是由冯远静;陈升炜;冯宇;曾庆润;王佳凤;黄家浩;蒋陈盛设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于前视觉通路形态特征的自动分割方法在说明书摘要公布了：一种结合前视觉通路形态特点的自动分割方法，相较于常用图谱分割方法和基于深度学习的分割方法，本方法有效结合了两种方法的优点，克服现有前视觉通路分割算法中的局限性，在保证分割精度的同时还能有效展示出前视觉通路中的走向细节，减少肿瘤压迫对神经纤维分割精度的影响，更直观的展现前视觉通路的位置信息。能够为前视觉通路分割过程提供精确、高效的方法。
本发明授权一种基于前视觉通路形态特征的自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于前视觉通路形态特征的自动分割方法，其特征在于，该分割方法包括以下步骤： 步骤1、图像预处理：获取人脑MRI数据中的T1图像以及DWI图像，将图像灰度值归一化和均衡化，然后生成对应的FA图像； 步骤2、生成数据样本：结合步骤1中生成的T1和FA图像，使用人工标记的方法结合两类图像得到视神经的形态特征，包括：视乳头、视交叉以及外侧膝状体； 步骤3、制作神经纤维模板：步骤1中的数据集进行全脑的纤维跟踪成像，然后将所有的数据由专家手动分割后经过相似变换配准到同一个公共空间，在专家参与识别的基础下，提取出最具前视觉通路几何特征的神经纤维模板，确保这个模板可以精确包含设定精度以上的前视觉通路神经纤维，同时也具有泛用性； 步骤4、训练形态特征提取网络：通过步骤二中的标记数据结合DTI与FA图像来训练生成前视觉通路形态特征提取模型； 步骤5、实现自动分割：首先，待分割的神经纤维进行对应的模板匹配筛选出与模板相似的前视觉通路神经纤维；在此基础上，利用步骤四训练好的网络进行前视觉通路的特征提取，将特征作为前视觉通路的形态约束条件，剔除那些不符合形态特征的神经纤维，从而得到精确的分割结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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