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龙图腾网获悉医科达有限公司申请的专利使用深度学习的基于图谱集的分割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：CN114037726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111210496.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权使用深度学习的基于图谱集的分割是由韩骁;妮科莱特·帕特里夏·马格罗设计研发完成，并于2019-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用深度学习的基于图谱集的分割在说明书摘要公布了：本申请公开了使用深度学习的基于图谱集的分割。在基于图谱集的分割过程中操作经训练的机器学习模型分类器的计算机实现的方法包括：将机器学习模型分类器应用于受试者图像以产生受试者图像的各个区域的分类，机器学习模型分类器已经由与机器学习模型分类器分离的深度学习模型产生的数据训练；基于受试者图像的各个区域的分类估计受试者图像的各个区域的结构标记；以及通过将估计的结构标记与对受试者图像进行基于图谱集的分割产生的结构标记组合来定义受试者图像的各个区域的结构标记；其中机器学习模型分类器使用从深度学习模型产生的数据来训练以对图谱集图像中的多个解剖结构分类；并且其中深度学习模型包括生成数据的卷积神经网络。

本发明授权使用深度学习的基于图谱集的分割在权利要求书中公布了：1.一种用于在基于图谱集的分割过程中使用经训练的机器学习模型分类器的计算机实现的方法，所述方法包括： 将所述经训练的机器学习模型分类器应用于受试者图像，以对所述受试者图像的各个区域中的一个或更多个分割的解剖特征进行分类，所述经训练的机器学习模型分类器先前已经由与所述经训练的机器学习模型分类器分离的深度学习模型产生的数据进行训练， 其中，所述经训练的机器学习模型分类器使用由所述深度学习模型产生的数据进行训练，以对图谱集图像中的多个解剖结构进行分类，并且其中，所述深度学习模型包括卷积神经网络，所述卷积神经网络适于通过对所述图谱集图像中的所述多个解剖结构进行分析来生成数据； 基于所述受试者图像中分类的所述一个或更多个分割的解剖特征来估计所述受试者图像的各个区域的结构标记； 对所述受试者图像执行基于图谱集的分割以产生图谱集结构标记，其中，所述基于图谱集的分割包括多个图谱集的配准，所述多个图谱集的配准由根据利用所述深度学习模型对所述受试者图像或多个图谱集的分析产生的分割数据来辅助；以及 通过将所估计的结构标记与所述图谱集结构标记进行组合来定义所述受试者图像的各个区域的结构标记； 其中，通过i将所述经训练的机器学习模型分类器应用于所述受试者图像而产生的所述受试者图像的所述一个或更多个分割的解剖特征的第一映射和ii对所述受试者图像进行所述基于图谱集的分割而产生的所述受试者图像的所述一个或更多个分割的解剖特征的第二映射的融合而产生所定义的结构标记。

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