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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利基于深度学习的三维脑网络动态分割方法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：CN120689619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510794726.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于深度学习的三维脑网络动态分割方法是由高照;刘佳雨设计研发完成，并于2025-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的三维脑网络动态分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的三维脑网络动态分割方法，S1.构建时间一致且空间一致的融合影像体数据；S2.生成多尺度稀疏Transformer编码特征金字塔；S3.得到同尺度脑区图结构；S4.将跨尺度节点对齐融合图结构作为跨尺度节点对齐融合机制的初始输出；S5.得到第一轮融合脑区图节点嵌入特征；S6.得到更新后的多尺度稀疏Transformer编码特征金字塔，并重复步骤S3至步骤S5直至多尺度稀疏Transformer‑GNN交互更新完成；S7.得到三维脑区动态分割结果。本发明实现了局部细粒度与全局粗粒度特征的协同提取，不仅能够有效抑制冗余信息，还能增强对跨模态融合影像中的空间结构、功能连接特征的建模能力。

本发明授权基于深度学习的三维脑网络动态分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的三维脑网络动态分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.构建时间一致且空间一致的融合影像体数据； S2.将融合影像体数据按照多级立方体划分策略切分为不同尺度的立方块，对各尺度立方块执行位置编码并输入多尺度稀疏Transformer编码器，生成多尺度稀疏Transformer编码特征金字塔； S3.基于预定义医学分区模板和扩散张量成像连通信息，在每一尺度对多尺度稀疏Transformer编码特征金字塔建立初始脑区图节点集合，得到同尺度脑区图结构； S4.对不同尺度的同名脑区图节点执行跨尺度节点对齐，并将跨尺度节点对齐融合图结构作为跨尺度节点对齐融合机制的初始输出； S5.通过图卷积和多头图注意力在跨尺度节点对齐融合图结构内部执行节点间消息传递，得到第一轮融合脑区图节点嵌入特征； S6.将第一轮融合脑区图节点嵌入特征作为残差信息反馈至多尺度稀疏Transformer编码器的下一层输入，得到更新后的多尺度稀疏Transformer编码特征金字塔，并重复步骤S3至步骤S5直至多尺度稀疏Transformer-GNN交互更新完成； S7.对最终的多尺度稀疏Transformer编码特征金字塔执行跳跃连接融合与分级上采样重建，生成体素级分割概率体数据； S8.分别对训练阶段和推理阶段的体素级分割概率体数据进行后处理，得到三维脑区动态分割结果。

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中国人民解放军总医院第一医学中心，其通讯地址为：100038 北京市海淀区复兴路28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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