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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法及装置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：CN116091518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211500035.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法及装置是由王毅;黄日安;吴泓;钟宇鸣;罗舜聪设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法及装置，所述方法包括：对DCE‑MRI图像进行预处理后，先分割乳腺区域，再在分割乳腺区域的基础上分割乳腺癌病灶区域，在分割乳腺癌病灶区域时，采用了包括两个编码器和一个解码器的U型网络，将预处理后的对比增强后期图像、预处理后的对比增强前期图像分别与预处理后的乳腺预测图拼接，并各输入至一个编码器中进行乳腺癌病灶区域分割，获得乳腺癌预测图，并在两个编码器之间采用了注意力模块以综合对比多期信息。与现有技术相比，能够减轻类别不平衡问题和排除乳腺以外区域带来的干扰，分割乳腺癌病灶的分割精度高。

本发明授权基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述分割方法包括： 对对比增强前期图像进行第一预处理； 将预处理后的对比增强前期图像输入第一网络模型进行乳腺区域分割，获得乳腺预测图； 对对比增强前期图像、对比增强后期图像和乳腺预测图进行第二预处理； 将预处理后的对比增强后期图像、预处理后的对比增强前期图像分别与预处理后的乳腺预测图拼接后各自输入至第二网络模型的一个编码器中进行乳腺癌病灶区域分割，获得乳腺癌预测图，所述第二网络模型基于U型网络建立，所述第二网络模型中设有两个编码器和一个解码器，两个编码器相对应的编码模块之间参数共享且设有注意力模块，两个所述编码器输出的特征图、所述注意力模块输出的特征图均与所述解码器跳跃连接； 所述注意力模块输出特征图的步骤包括： 分别对对比增强后期特征图、对比增强前期特征图进行通道重标定； 将重标定后的对比增强前期特征图与重标定后的对比增强后期特征图进行相减，获得差异特征图； 将对比增强后期特征图与对比增强前期特征图拼接后进行通道重标定，再进行卷积操作，获得对比增强前期特征图对应的第一权重特征图以及对比增强后期特征图对应的第二权重特征图； 将所述第一权重特征图、所述第二权重特征图标准化后分别与对比增强前期特征图、对比增强后期特征图相乘后计算加权和，获得加和特征图； 融合所述差异特征图与所述加和特征图，获得融合特征图并输出； 训练所述第二网络模型的步骤包括： 对动态对比增强磁共振影像的训练样本进行预设尺寸的随机采样，获得第一补丁块； 根据训练样本的标签划定区域，在所述区域内进行预设尺寸的随机采样，获得第二补丁块； 将所述第一补丁块和所述第二补丁块输入所述第二网络模型进行训练，采用的损失函数为交叉熵损失和Dice损失的加权和。

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