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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于组合双任务自编码器的脑磁共振分割方法及系统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：CN117274599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311273017.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于组合双任务自编码器的脑磁共振分割方法及系统是由田智强;李皓冰;施展艺;杜少毅设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于组合双任务自编码器的脑磁共振分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于组合双任务自编码器的脑磁共振分割方法及系统，通过对下游分割任务的分割训练集进行配准，然后对配准后的分割训练集进行中间剪裁，然后对中心裁剪后的数据进行重采样得到特征数据；利用预训练的自编码器对获取的特征数据进行特征提取得到基本特征，对获取的基本特征进行解码操作得到分割结果；利用解码后的分割结果及对应的分割训练集训练网络分割模型，利用训练后的网络分割模型进行MR图像的分割，采用双模型进行分割，能够大大提高分割结果的精度，采用像素级和对象级的组合双任务框架，使模型分别学习像素级细节和对象级区分信息，通过共享参数的方式融合模态信息，改善模型分割结果。

本发明授权一种基于组合双任务自编码器的脑磁共振分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于组合双任务自编码器的脑磁共振分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 对下游分割任务的分割训练集进行配准，然后对配准后的分割训练集进行中间剪裁，然后对中心裁剪后的数据进行重采样得到特征数据； 利用预训练的自编码器对获取的特征数据进行特征提取得到基本特征，对获取的基本特征进行解码操作得到分割结果； 利用解码后的分割结果及对应的分割训练集训练网络分割模型，利用训练后的网络分割模型进行MR图像的分割； 预训练的自编码器训练具体过程为：采集预训练图像作为预训练集，将预训练集数据转换为脑成像数据结构，并把转换为脑成像数据结构的预训练集的数据结构配准标准化到同一模板上，然后对配准后的预训练集数据进行中心剪裁操作得到预训练特征数据，利用预训练特征数据对自编码器进行训练； 对获取的同一批量预训练特征数据进行随机旋转操作得到数据增强后同一批次中每个样例的两个正相关视图，并对每个正相关视图进行随机掩码操作，得到被屏蔽部分补丁的正相关特征图；将数据增强并进行随机掩码操作后的正相关特征图输入至自编码器网络中进行提取特征操作，分别通过像素级预测头和对象级预测头获得重建后的图像补丁和对比编码特征，利用预训练图像本身的自监督信息进行自编码器的预训练。

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