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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于深度对比学习的胎儿脑MRI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：CN117011522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310423874.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法是由陆闻滢;徐沁;张鑫设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法、装置、介质及终端，涉及医学图像领域，所述模型训练方法包括：构建脑组织分割模型；获取至少一个训练样本和至少一个语义分割真值图；将训练样本进行特征提取，得到特征图；根据语义分割真值图生成边界关键点图；通过对比学习分支引导特征提取网络的训练过程；将所述特征图作为分割输出分支的输入，得到分割结果；通过反向传播算法对脑组织分割模型进行参数调整，以获取所述基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割模型。本发明弥补了MRI成像过程中对比度低的缺陷，提升模型在脑组织边界点上的分割准确率，进一步提升胎儿脑组织的分割效果，这对于产前检查胎儿脑部畸形，降低新生儿缺陷率有一定的意义。

本发明授权基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法，其特征在于，所述方法包括： 构建脑组织分割模型，所述脑组织分割模型包括特征提取网络、边界关键点生成单元、对比学习分支以及分割输出分支； 获取训练样本集，所述训练样本集包括：至少一个训练样本和至少一个语义分割真值图，所述训练样本为胎儿脑MRI图像； 将所述训练样本输入所述特征提取网络，进行特征提取，得到特征图； 将所述语义分割真值图作为所述边界关键点生成单元的输入，生成边界关键点图； 将所述特征图作为所述对比学习分支的输入，并参考所述边界关键点图，以引导特征提取网络的训练过程，并计算对比损失； 将所述特征图作为所述分割输出分支的输入，得到分割结果，并计算分割损失； 基于对比损失和分割损失进行损失函数的计算，通过反向传播算法对所述脑组织分割模型进行参数调整，以获取胎儿脑MRI分割模型对胎儿脑MRI进行分割； 其中，所述将所述特征图作为所述对比学习分支的输入，并参考所述边界关键点图，以引导特征提取网络的训练过程包括： 根据所述边界关键点图从胎儿脑特征图相应位置进行困难特征点的采样，再随机从非边界关键点进行容易特征点的采样组成采样点集合； 在所述采样点集合中，将特征点与特征锚点是相同的语义类别的样本作为正样本，反之则为负样本； 通过对比学习损失拉近特征锚点与正样本在特征嵌入上的距离，拉远特征锚点与负样本在特征嵌入上的距离，以引导特征提取网络的训练过程。

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