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龙图腾网获悉浙江工业大学;杭州佳量医疗科技有限公司申请的专利一种提升全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度的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：CN115330728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210981536.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种提升全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度的方法及系统是由潘清;王晨钰;黄宁;方路平;曹鹏;贾泽宇设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提升全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种提升全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度的方法及系统，将获取的三维脑图像分别输入至一训练好的FCN脑分类网络和一训练好的MAD脑分类网络进行分割，再将两个网络的分割结果进行融合，提升基于FCN脑分类网络全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度；本发明考虑在FCN网络在进行全脑分割训练时，考虑全脑数据输入分割和GPU内存占用的平衡，FCN网络通常会对输入图像进行卷积下采样，导致信息的丢失，对小类别脑区结构的识别造成影响，而提出针对小类别脑区结构的再分类的方法，最后将结果与原FCN网络的结果进行合并，实现网络对每个脑区结构的高精度分割。

本发明授权一种提升全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种提升全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度的方法，其特征在于，具体为： 将获取的三维脑图像分别输入至一训练好的FCN脑分类网络和一训练好的MAD脑分类网络进行分割，再将两个网络的分割结果进行融合，提升基于FCN脑分类网络全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度；其中，所述训练好的MAD脑分类网络通过如下方法训练获得： 获取第一训练数据集，所述第一训练数据集中的每一样本为一张三维脑图像，三维脑图像的标签图像只标注所述训练好的FCN脑分类网络中分割精度低于阈值的类别；所述三维脑图像的标签图像通过如下方法获取： 将用于训练FCN脑分类网络的第二训练数据集输入至训练好的FCN脑分类网络，计算训练好的FCN脑分类网络的输出与所述第二训练数据集的标签图像中每个类别的相似度作为分割精度，基于设定的相似度阈值，将所述第二训练数据集的标签图像中相似度高于相似度阈值的类别像素置为0作为所述第一训练数据集对应的标签图像； 构建MAD脑分类网络，所述MAD脑分类网络采用U-net作为主干网络，U-net的特征编码器由依次连接的多个编码卷积模块、一个空洞卷积模块、一个卷积块和一个编码注意力机制模块组成，其中每个编码卷积模块包括依次连接的多个串联的卷积块和一个编码注意力机制模块；U-net的特征解码器包括依次连接的多个解码卷积模块，每个解码卷积模块包括依次连接的解码注意力机制模块和多个串联的卷积块； 将第一训练数据集中的每个样本作为MAD脑分类网络的输入，以最小化MAD脑分类网络输出的分割结果与标签图像的损失为目标进行训练，获得训练好的MAD脑分类网络。

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浙江工业大学;杭州佳量医疗科技有限公司，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18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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