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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京天坛医院申请的专利脑血管无监督多视角自动分割方法、设备、介质及产品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：CN119992105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510458731.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权脑血管无监督多视角自动分割方法、设备、介质及产品是由王拥军;王哲;丁亚榕;李子孝;姜勇;刘丽萍;孟霞;熊云云设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑血管无监督多视角自动分割方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开的脑血管无监督多视角自动分割方法、设备、介质及产品，涉及图像分割领域，该方法包括：基于多模态磁共振三维图像如T1WI、TOF‑MRA等，采用多尺度Frangi滤波方法构建增强图像的Frangi滤波视角组、采用多尺度Sato滤波方法构建Sato滤波视角组、采用多尺度血管扩散增强方法构建扩散增强视角组，采用狄利克雷过程混合模型生成血管分类结果视角组；采用基于图谱分割的多视角融合方法对得到的这些视角组进行视角图像融合，得到脑血管分割图像，并通过后处理优化分割结果。本申请能够无监督地获得准确、稳定的脑血管分割图像，还能够应用于不同模态不同扫描参数的磁共振血管成像图像中，具有较强的鲁棒性。

本发明授权脑血管无监督多视角自动分割方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种脑血管无监督多视角自动分割方法，其特征在于，包括： 获取脑部的多模态磁共振三维图像；多模态磁共振三维图像包括T1加权成像图像和TOF-MRA磁共振图像； 采用多尺度Frangi滤波方法基于所述多模态磁共振三维图像，构建Frangi滤波视角组； 采用多尺度Sato滤波方法基于所述多模态磁共振三维图像，构建Sato滤波视角组； 采用多尺度血管扩散增强方法基于所述多模态磁共振三维图像，构建多尺度血管扩散增强视角组； 采用狄利克雷过程混合模型基于所述多模态磁共振三维图像，构建血管分类结果视角组； 采用基于图谱分割的多视角融合方法对所述Frangi滤波视角组、所述Sato滤波视角组、所述多尺度血管扩散增强视角组和所述血管分类结果视角组进行视角图像融合，并通过后处理优化，得到脑血管分割图像； 采用多尺度Frangi滤波方法基于所述多模态磁共振三维图像，构建Frangi滤波视角组，包括： 在多模态磁共振三维图像空间中，获取体素点，并基于体素点构建体素水平的Hessian矩阵； 对所述Hessian矩阵进行特征值分解，并确定分解得到的特征值的绝对值； 按照所述绝对值对所述特征值进行降序排列，得到特征值的绝对值序列； 基于特征值的绝对值序列中所有特征值的绝对值构建血管增强响应值，并基于所述血管增强响应值确定多模态磁共振三维图像空间中每个体素点在不同尺度上存在管状连续体结构的概率信息； 基于概率信息，在每个尺度上生成一个与所述多模态磁共振三维图像维度相同的三维血管概率分布矩阵，将所述三维血管概率分布矩阵作为对应尺度下的Frangi滤波视角；其中，将多模态磁共振三维图像与尺度为s的三维高斯卷积核做卷积运算，更改尺度，在给定尺度列表的条件下进行管状连续体结构的概率计算，每一个尺度生成一个同多模态磁共振三维图像维度相同的三维血管概率分布矩阵，作为该尺度下的Frangi滤波视角； 基于所有尺度下的Frangi滤波视角形成所述Frangi滤波视角组；其中，采取跨尺度滤波和融合分离的两步策略，保留各个尺度上的概率信息，按照不同滤波尺度组成Frangi滤波视角组； 采用多视角融合无监督机器学习的策略，将先验知识同数学建模相结合，从不同尺度脑血管信号的连续性、信号分布差异，以及管状几何特征的角度出发，选取构造不同的特征抓取方式，采用多视角融合的方法整合多个特征视角的跨尺度分割信息，合并成为一个统一的分割结果。

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