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龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利一种基于多平面MRI影像的子宫腺肌病自动分型方法和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：CN120411628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510490066.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多平面MRI影像的子宫腺肌病自动分型方法和系统是由张晓岚;郭红燕;尚春亮;王丰;王默琳;高欣然;刘露设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多平面MRI影像的子宫腺肌病自动分型方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多平面MRI影像的子宫腺肌病自动分型方法和系统，属于子宫腺肌病分型技术领域，解决了现有技术中分型不准确的问题。方法包括以下步骤：基于训练好的多个分割模型对不同个体的多平面MRI影像进行分割提取每个个体的多平面子宫ROI，基于每个个体的多平面子宫ROI和对应的子宫腺肌病分型构建第二训练集；构建用于进行子宫腺肌病分型的深度学习模型，基于所述第二训练对所述深度学习模型进行训练得到子宫腺肌病分型模型；将待分型个体的多平面MRI影像输入训练好的多个分割模型得到待分型个体的多平面子宫ROI；将待分型个体的多平面子宫ROI输入子宫腺肌病分型模型得到待分型个体的子宫腺肌病分型。实现了准确高效的子宫腺肌病分型。

本发明授权一种基于多平面MRI影像的子宫腺肌病自动分型方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多平面MRI影像的子宫腺肌病自动分型方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于训练好的多个分割模型对不同个体的多平面MRI影像进行分割提取每个个体的多平面子宫ROI，基于每个个体的多平面子宫ROI和对应的子宫腺肌病分型构建第二训练集； 构建用于进行子宫腺肌病分型的深度学习模型，基于所述第二训练集对所述深度学习模型进行训练得到子宫腺肌病分型模型； 将待分型个体的多平面MRI影像输入训练好的多个分割模型得到待分型个体的多平面子宫ROI；将待分型个体的多平面子宫ROI输入子宫腺肌病分型模型得到待分型个体的子宫腺肌病分型； 采用以下方式得到训练好的多个分割模型： S11、构建初始训练集，所述初始训练集中每个样本包括个体的多平面MRI影像和对应的子宫掩码；构建多个分割模型；每种MRI扫描平面对应一个分割模型； S12、基于所述初始训练集对所述多个分割模型进行训练； S13、若初始样本集中的样本数量达到预设阈值，则得到训练好的多个分割模型；否则，获取新增未标注样本，基于所述多个分割模型对所述新增未标注样本进行分割； S14、获取新增未标注样本的分割结果的修正结果，将新增未标注样本和对应的修正结果加入初始训练集；返回步骤S12。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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