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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振影像特征生成病理圖像特征的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116958094B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310923521.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振影像特征生成病理圖像特征的方法是由范明;余周;厲力華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-07-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振影像特征生成病理圖像特征的方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振影像特征生成病理圖像特征的方法，該方法首先獲取乳腺癌的DCE?MRI數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的病理圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建乳腺癌數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。其次構(gòu)建基于視覺(jué)自注意力模型和交叉注意力機(jī)制的特征提取網(wǎng)絡(luò)，提取DCE?MRI特征和病理圖像特征。然后基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)，利用DCE?MRI特征生成病理圖像特征。最后利用DCE?MRI數(shù)據(jù)，通過(guò)訓(xùn)練好的特征提取網(wǎng)絡(luò)的DCE?MRI分支和訓(xùn)練好的特征生成網(wǎng)絡(luò)生成病理圖像特征。本發(fā)明更好的利用圖像的全局信息，并且使模型在沒(méi)有病理圖像的情況下通過(guò)DCE?MRI影像也能生成病理圖像特征，解決病理圖像缺失的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振影像特征生成病理圖像特征的方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振影像特征生成病理圖像特征的方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一：獲取乳腺癌的動(dòng)態(tài)增強(qiáng)增強(qiáng)磁共振影像DCE-MRI數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的病理圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建乳腺癌數(shù)據(jù)集； 步驟二：對(duì)DCE-MRI數(shù)據(jù)和病理圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 步驟三：構(gòu)建基于視覺(jué)自注意力模型和交叉注意力機(jī)制的特征提取網(wǎng)絡(luò)，提取動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振影像特征和病理圖像特征，并訓(xùn)練特征提取網(wǎng)絡(luò)； 所述基于視覺(jué)自注意力模型，包含DCE-MRI分支和病理圖像分支； 所述DCE-MRI分支由DCE-MRI數(shù)據(jù)作為輸入，首先將DCE-MRI劃分相同大小的DCE-MRI塊；其次將DCE-MRI塊輸入到3D卷積層后添加位置編碼得到DCE-MRI塊標(biāo)記PathMR，隨后與加入隨機(jī)初始化的DCE-MRI分類(lèi)標(biāo)記CLSMR一起作為DCE-MRI分支中的Transformer編碼器的輸入； 所述病理圖像分支由病理圖像作為輸入，首先將病理圖像劃分為大小相同的病理圖像塊；其次通過(guò)2D卷積層和位置編碼得到病理圖像塊標(biāo)記Patchpath，隨后與隨機(jī)初始化的病理圖像分類(lèi)標(biāo)記CLSpath一起作為病理圖像分支的Transformer編碼器的輸入； 在DCE-MRI分支和病理圖像分支相應(yīng)的Transformer編碼器之間添加交叉注意力模塊；所述交叉注意力模塊具體為：在DCE-MRI分支中，使用病理分支的CLSpath與DCE-MRI分支的PatchMR組合做多頭自注意力操作，同理在病理分支中使用DCE-MRI分支的GLSMR與病理分支的Patchpath組合做多頭自注意力操作； DCE-MRI分支和病理分支中的若干個(gè)Transformer編碼器和交叉注意力模塊堆疊而成，提取各種影像的深層特征；最終得到的GLSMR作為DCE-MRI特征，CLSpath作為病理圖像特征； 步驟四：基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)，利用DCE-MRI特征生成病理圖像特征，并訓(xùn)練對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)； 步驟五：利用DCE-MRI數(shù)據(jù)，通過(guò)訓(xùn)練好的特征提取網(wǎng)絡(luò)和對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)生成病理圖像特征。

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