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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种骶髂关节磁共振影像智能阅片系统及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：CN118314326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410483252.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种骶髂关节磁共振影像智能阅片系统及方法是由章国道;叶铭滔;戴立婷;陆炎杰;周晓飞;乔通;林素仙;陈丹设计研发完成，并于2024-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种骶髂关节磁共振影像智能阅片系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种骶髂关节磁共振影像智能阅片方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取医学图像数据集；步骤2、构建ROI自动分割模型，所述ROI自动分割模型为UNet3D网络；步骤3、将医学图像作为输入，通过ROI自动分割模型自动提取ROI，并在ROI上提取影像组学特征；步骤4、将影像组学特征作为输入，通过基于和声搜索的特征选择算法得到新影像组学特征；步骤5、将新影像组学特征输入分类器E中进行前向推理，得到的结构性分类结果。该方法利用深度学习技术从MRI影像中自动提取ROI，基于ROI提取影像组学特征，并通过启发式算法筛选最优影像组学特征，最后由分类器做出结构性病变的分类。

本发明授权一种骶髂关节磁共振影像智能阅片系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种骶髂关节磁共振影像智能阅片方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取医学图像数据集； 步骤2、构建ROI自动分割模型，所述ROI自动分割模型为UNet3D网络； 步骤3、将医学图像作为输入，通过ROI自动分割模型自动提取ROI，并在ROI上提取影像组学特征xn； 步骤3中，通过ROI自动分割模型自动提取ROI的方法为： 步骤3.1、读取医学图像数据集中单张医学图像Im； 步骤3.2、通过编码器S提取特征图，并对特征图进行下采样得到下采样特征图； 步骤3.2.1、将Im输入编码器S经过第i层卷积操作，得到特征图Ci； 步骤3.2.2、Ci经过第i层池化操作，尺寸减半，得到下采样特征图Pi； 步骤3.2.3、下采样特征图经过第i+1层卷积操作，得到新的特征图Ci+1； 步骤3.2.4、新的特征图再经过第i+1层池化操作，尺寸减半，得到更小的下采样特征图Pi+1； 步骤3.2.5、重复步骤3.2.3、3.2.4，得到最深层次的特征图Cdeep以及最小的下采样特征图Pmin； 步骤3.3、将下采样特征图通过转置卷积操作得到上采样特征图，将上采样特征图与编码器提取的特征图进行拼接，得到融合特征图； 步骤3.3.1、Pmin经过第i层转置卷积操作，尺寸恢复，得到上采样特征图UPi； 步骤3.3.2、UPi与对应编码器层的特征图Cdeep进行拼接，得到融合特征图Merge1； 步骤3.3.3、Merge1经过第m层卷积操作，得到新的特征图Cm； 步骤3.3.4、Cm经过第m层转置卷积操作，尺寸再次恢复，得到更大的上采样特征图UPm； 步骤3.3.5、UPm与对应编码器层的特征图Cdeep-1进行拼接，得到融合特征图Mergem； 步骤3.3.6、重复步骤3.3.3-3.3.5，得到最终的融合特征图Mergeend以及最终特征图Cend； 步骤3.4、将融合特征图作为输入重复步骤3.2和步骤3.3，在最终的特征图上提取多个影像组学特征xn； 步骤4、将影像组学特征xn作为输入，通过基于和声搜索的特征选择算法得到新影像组学特征hn； 步骤5、将hn输入分类器E中进行前向推理，得到hn的结构性分类结果yn。

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