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龙图腾网获悉上海理工大学;上海市第四人民医院申请的专利一种三维脊椎MR图像自动分割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：CN115372872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202111551725.6，技术领域涉及：G01R33/48；该发明授权一种三维脊椎MR图像自动分割装置是由孙红;莫光萍;徐广辉;徐立萍;赵迎志;王哲;杨晨;袁巫凯设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维脊椎MR图像自动分割装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维脊柱MR图像自动分割检测方法，包括以下步骤：获取三维脊柱MR图像，成为数据集，并将数据集分为训练集与测试集；对获取的三维脊柱MR图像进行预处理，将训练集中的三维图像转换为二维切片数据，将测试集中的三维图像压缩为h5文件；构建TransUNet网络，并使用训练集训练TransUNet网络，得到训练好的网络模型；使用训练好的网络模型对测试集中的数据做分割测试，得到预测的分割结果；将待分割的三维脊柱MR图像输入训练好的网络模型中，获得分割结果。本发明的一种三维脊椎MR图像自动分割装置，适用于脊柱MR图像，可提取局部特征也可以提取图像全局特征。

本发明授权一种三维脊椎MR图像自动分割装置在权利要求书中公布了：1.一种三维脊柱MR图像自动分割检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取三维脊柱MR图像，成为数据集，并将所述数据集分为训练集与测试集；获取三维脊柱MR图像包括已标注的脊柱T2加权矢状位MR图像数据集，得到脊柱各椎骨区域的分割掩模图例；所述分割掩模图例包括20个类别，包括背景、10块椎骨和9块椎间盘，并对20个类别用不同的灰度级别进行区分； 将经过区分后的所述分割掩模图例的前若干例图像作为测试集，剩下的图例作为训练集； 对获取的三维脊柱MR图像进行预处理，将所述训练集中的三维图像转换为二维切片数据，将所述测试集中的三维图像压缩为h5文件；将三维脊柱MR图像从nii.gz格式转换为numpy格式，并剪裁成[-125,275]区域内的图像，并将剪裁后的三位图像归一化为[0,1]，形成二维切片，从训练集图像中提取每例图像的二维切片作为最终的训练集，测试集中的图像压缩为npy.h5格式文件用于测试，作为最终的测试集； 构建TransUNet网络，并使用所述训练集训练所述TransUNet网络，得到训练好的网络模型；将TransUNet网络分为encoder与decoder两部分，encoder由3层卷积层与12块transformerblock组成，encoder对输入的二维切片进行特征提取，decoder包括上采样、卷积与跳跃连接，decoder将encoder中的特征扩展至与原输入图像尺寸相同，并输出预测分割图；一个transformerblock包括层归一化LN、注意力计算MSA、残差连接和多层感知连接MLP；在3层卷积层输出的结果输入12块transformerblock之前，模型将2维的图像数据展开为1维序列作为transformer的常规输入数据；每块transformerblock计算步骤相同； Z’=MLPLNMSALNZ0+Z0+MSALNZ0+Z0 定义展开的1维序列为X，位置标识为Epos,Epos在模型中是通过模型训练得到的参数，transformer的最终输入Z0=X+Epos，其中，Z0首先经过层归一化LN再进行注意力计算，Epos在模型中是通过模型训练得到的参数； 使用所述训练好的网络模型对所述测试集中的数据做分割测试，得到预测的分割结果； 将待分割的三维脊柱MR图像输入所述训练好的网络模型，得到最终分割结果。

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上海理工大学;上海市第四人民医院，其通讯地址为：200093 上海市杨浦区军工路516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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