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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利胎儿磁共振图像脑区分割方法、系统、计算机设备及介质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：CN120782797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511293733.3，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权胎儿磁共振图像脑区分割方法、系统、计算机设备及介质是由李豪;李少航设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本胎儿磁共振图像脑区分割方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了胎儿磁共振图像脑区分割方法、系统、计算机设备及介质，属于胎儿脑磁共振成像的自动化分割技术领域。该方法包括：首先，对多方位采集的2D低分辨胎儿磁共振图像进行处理，生成3D高分辨胎儿脑图像；其次，对3D图像进行选择性层间标注，并通过轮廓插值算法生成完整分割标签；最后，利用双独立初始化的分割网络进行互监督学习，包括数据增强一致性约束、交叉伪标签监督和特征对比学习等步骤。本发明采用上述的胎儿磁共振图像脑区分割方法、系统、计算机设备及介质，只需极少数标签即可训练出高性能的分割器，显著降低了标注成本，提升了分割效率，适用于实际临床胎儿脑磁共振研究，为胎儿脑发育评估提供了高效的技术支持。

本发明授权胎儿磁共振图像脑区分割方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.胎儿磁共振图像脑区分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、对多方位采集的2D低分辨胎儿磁共振图像进行处理，生成3D高分辨胎儿脑图像； 步骤S2、对步骤S1生成的3D高分辨胎儿脑图像进行选择性层间标注，并通过轮廓插值算法生成完整分割标签； 步骤S3、基于步骤S1的3D高分辨胎儿脑图像和步骤S2的分割标签，采用双独立初始化的可利用长程注意力机制的变形器分割网络进行互学习； 步骤S2中，对步骤S1生成的3D高分辨胎儿脑图像进行选择性层间标注，并通过轮廓插值算法生成完整分割标签，包括以下步骤： 步骤S21、基于3D高分辨率胎儿脑图像，根据脑区解剖特征选择关键层； 步骤S22、对相邻两个标注关键层，提取其轮廓边界，得到原始关键层轮廓； 步骤S23、基于提取的轮廓边界，分别计算两层的符号距离图； 步骤S24、对于相邻两个标注关键层之间的中间层，将步骤S23所得两个符号距离图按层间位置比例融合； 步骤S25、从融合后的符号距离图中提取零距离边界作为中间层轮廓； 步骤S26、将生成的所有中间层轮廓与原始关键层轮廓组合，对组合后的完整轮廓序列执行闭运算处理，输出最终分割标签用于训练分割网络； 步骤S3中，采用双独立初始化的可利用长程注意力机制的变形器分割网络进行互监督学习，包括以下步骤： 步骤S31、部署两个结构相同且独立初始化的可利用长程注意力机制的变形器分割网络进行互学习； 步骤S32、对未标注的3D高分辨胎儿脑图像实施协同训练： 步骤S321、通过数据增强一致性约束优化网络鲁棒性； 步骤S322、通过交叉伪标签监督实现网络互学习； 步骤S323、通过特征对比学习增强编码器判别力； 步骤S33、联合优化步骤S32的损失并输出模型。

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