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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種骶髂關節磁共振影像智能閱片系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118314326B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410483252.8，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種骶髂關節磁共振影像智能閱片系統及方法是由章國道;葉銘滔;戴立婷;陸炎杰;周曉飛;喬通;林素仙;陳丹設計研發完成，并于2024-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種骶髂關節磁共振影像智能閱片系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種骶髂關節磁共振影像智能閱片方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1、獲取醫學圖像數據集；步驟2、構建ROI自動分割模型，所述ROI自動分割模型為UNet3D網絡；步驟3、將醫學圖像作為輸入，通過ROI自動分割模型自動提取ROI，并在ROI上提取影像組學特征；步驟4、將影像組學特征作為輸入，通過基于和聲搜索的特征選擇算法得到新影像組學特征；步驟5、將新影像組學特征輸入分類器E中進行前向推理，得到的結構性分類結果。該方法利用深度學習技術從MRI影像中自動提取ROI，基于ROI提取影像組學特征，并通過啟發式算法篩選最優影像組學特征，最后由分類器做出結構性病變的分類。

本發明授權一種骶髂關節磁共振影像智能閱片系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種骶髂關節磁共振影像智能閱片方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、獲取醫學圖像數據集； 步驟2、構建ROI自動分割模型，所述ROI自動分割模型為UNet3D網絡； 步驟3、將醫學圖像作為輸入，通過ROI自動分割模型自動提取ROI，并在ROI上提取影像組學特征xn； 步驟3中，通過ROI自動分割模型自動提取ROI的方法為： 步驟3.1、讀取醫學圖像數據集中單張醫學圖像Im； 步驟3.2、通過編碼器S提取特征圖，并對特征圖進行下采樣得到下采樣特征圖； 步驟3.2.1、將Im輸入編碼器S經過第i層卷積操作，得到特征圖Ci； 步驟3.2.2、Ci經過第i層池化操作，尺寸減半，得到下采樣特征圖Pi； 步驟3.2.3、下采樣特征圖經過第i+1層卷積操作，得到新的特征圖Ci+1； 步驟3.2.4、新的特征圖再經過第i+1層池化操作，尺寸減半，得到更小的下采樣特征圖Pi+1； 步驟3.2.5、重復步驟3.2.3、3.2.4，得到最深層次的特征圖Cdeep以及最小的下采樣特征圖Pmin； 步驟3.3、將下采樣特征圖通過轉置卷積操作得到上采樣特征圖，將上采樣特征圖與編碼器提取的特征圖進行拼接，得到融合特征圖； 步驟3.3.1、Pmin經過第i層轉置卷積操作，尺寸恢復，得到上采樣特征圖UPi； 步驟3.3.2、UPi與對應編碼器層的特征圖Cdeep進行拼接，得到融合特征圖Merge1； 步驟3.3.3、Merge1經過第m層卷積操作，得到新的特征圖Cm； 步驟3.3.4、Cm經過第m層轉置卷積操作，尺寸再次恢復，得到更大的上采樣特征圖UPm； 步驟3.3.5、UPm與對應編碼器層的特征圖Cdeep-1進行拼接，得到融合特征圖Mergem； 步驟3.3.6、重復步驟3.3.3-3.3.5，得到最終的融合特征圖Mergeend以及最終特征圖Cend； 步驟3.4、將融合特征圖作為輸入重復步驟3.2和步驟3.3，在最終的特征圖上提取多個影像組學特征xn； 步驟4、將影像組學特征xn作為輸入，通過基于和聲搜索的特征選擇算法得到新影像組學特征hn； 步驟5、將hn輸入分類器E中進行前向推理，得到hn的結構性分類結果yn。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道2號大街1158號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。