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龙图腾网获悉广州软件应用技术研究院申请的专利一种图像脑浅静脉的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：CN114742778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210331191.4，技术领域涉及：G06T7/155；该发明授权一种图像脑浅静脉的分割方法是由吴军;韩朋朋;刘雄吉;涂小芳设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像脑浅静脉的分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像脑浅静脉的分割方法，属于医学图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：选取数名健康受试者；S2：进行常规序列扫描及磁敏感加权成像；S3：SWI原始数据处理；S4：构建数据集；S5：数据集预处理；S6：模型训练；S7：模型应用；S8：模型扩展应用；本发明结合磁敏感加权成像的显影优势，基于MinIP图像构建深度学习模型，实现脑浅静脉形态学特征的分割初步定量分析，能够为今后临床神经系统疾病的脑浅静脉评估提供可参考的客观方法，并据此模型从影像学角度发现并验证了组织解剖学所提出的脑浅静脉病理改变会引起微梗塞从而导致脑白质高信号的假设，同时发现了脑浅静脉的血管数量分布的性别差异。

本发明授权一种图像脑浅静脉的分割方法在权利要求书中公布了：1.一种图像脑浅静脉的分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：选取数名右利手、无颅内占位或颅脑手术史、无可能引起认知功能障碍及相关症状的中枢神经系统疾病的健康受试者； S2：通过海绵垫固定数名受试者头部，以防止转动，再通过德国SiemensSkyra3.0TMRI扫描仪和32通道头部相控阵线圈对数名受试者头颅进行常规序列扫描及磁敏感加权成像SWI； S3：通过容积成像在获得的SWI图像上重建出最小密度投影图MinIP，作为模型构建数据集的影像图像数据； S4：收集所有受试者的MinIP图像数据，将所得的MinIP图像数据导入MicroDicomDICOMviewer，统一固定窗宽以及窗位，观察MinIP图像数据中侧脑室水平双侧脑浅静脉的显影情况，选择所有受试者侧脑室上下缘之间任意三张脑浅静脉显影最清晰脑层面作为感兴趣区勾画样本，得到模型构建数据集； S5：将DICOM格式图像转换为与SWI扫描后所选层数相同的JPG格式图像数量，每张图片显示一张切片的完整图像信息，通过位置信息和扫描层数迅速定位层数及脑浅静脉位置，将所选层面图像导入开源软件Labelme中，逐一手动勾画所有可见脑浅静脉轮廓，得到预处理后的模型构建数据集； S6：采用四折交叉验证，将数据集随机按照6:2:2的比例划分为训练集，验证集和测试集，使用DeepLabV3+网络在训练集和验证集上进行训练，并在测试集进行验证，选出平均误差最小的最优超参数模型，得到脑浅静脉自动量化模型； S7：以同样的重建参数处理数名受试者的SWI图像，并分别选择其侧脑室水平最大脑层面的MinIP图像放入脑浅静脉自动量化模型中进行训练，即可获得双侧大脑半球脑浅静脉的血管直径、血管曲率及血管数量，分别整理并记录数名受试者的双侧大脑半球脑浅静脉量化数据以供统计分析； S8：依据数名受试者的双侧大脑半球脑浅静脉量化数据，对所有受试者的皮层下深部白质病变分布情况进行判断，依据受试者有无皮层下深部白质病变将其分为两组，分别为有皮层下深部白质病变组和无皮层下深部白质病变组。

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