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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京天坛医院申请的专利结合RPN和解剖信息的脑微出血精准检测与定位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：CN120563487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510986803.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权结合RPN和解剖信息的脑微出血精准检测与定位方法是由刘鹏;刘清源;蒋佳;桂思铭设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合RPN和解剖信息的脑微出血精准检测与定位方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种结合RPN和解剖信息的脑微出血精准检测与定位方法，基于一种基于深度学习的脑微出血精准检测与定位模型实现，所述模型包括候选区域检测模块和解剖定位模块，所述方法包括：获取同一患者的脑部图像经所述候选区域检测模块得到的至少一个脑微出血候选区域，以及经所述解剖定位模块得到的至少一个脑部解剖区域；计算各候选区域与相交的各解剖区域的空间重叠度和结构特征相似度；根据各空间重叠度和结构特征相似度，以及对应的阈值，将不匹配的候选区域置信度调低。本实施例提供了一种有效的模型使用和训练方法，能够降低假阳性率，提高检测效率。

本发明授权结合RPN和解剖信息的脑微出血精准检测与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种结合RPN和解剖信息的脑微出血精准检测与定位方法，基于一种基于深度学习的脑微出血精准检测与定位模型实现，所述模型包括候选区域检测模块和解剖定位模块，其中，候选区域检测模块用于根据患者的脑部图像检测脑微出血的候选区域，解剖定位模块用于根据患者的脑部图像分割脑部解剖区域；其特征在于，所述方法包括： 获取同一患者的脑部图像经所述候选区域检测模块得到的至少一个脑微出血候选区域，以及经所述解剖定位模块得到的至少一个脑部解剖区域； 计算各候选区域与相交的各解剖区域的空间重叠度和结构特征相似度； 根据各空间重叠度和结构特征相似度，以及对应的阈值，将不匹配的候选区域置信度调低； 其中，所述模型通过以下方式训练得到： 冻结所述解剖定位模块，利用分类损失函数和边界框回归损失函数，对所述候选区域检测模块进行一次训练； 采用HSPL机制，对一次训练后的候选区域检测模块进行二次训练，训练中加入全局和局部特征匹配损失函数，以及浓缩损失函数； 利用二次训练后的候选区域检测模块输出候选区域，并解锁所述解剖定位模块中与所述候选区域对应的参数，对所述候选区域进行解剖区域分割；加入解剖分割损失函数，根据分割结果对所述解剖定位模块中解锁的参数进行训练，同时对所述候选区域检测模块进行微调； 对训练后的解剖定位模块完全解锁，并加入候选区域与解剖区域间的解剖匹配损失函数，对所述训练后的解剖定位模块和微调后的候选区域检测模块继续优化。

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