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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利乳腺磁共振影像病灶的分割方法、裝置、設備及介質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：CN116993758B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202311006012.0，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權乳腺磁共振影像病灶的分割方法、裝置、設備及介質是由王毅;羅舜聰設計研發完成，并于2023-08-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本乳腺磁共振影像病灶的分割方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種乳腺磁共振影像病灶的分割方法、裝置、設備及介質，其中方法包括：獲取多個中心的乳腺磁共振圖像，并進行圖像預處理，得到初始圖像；基于初始圖像對權重分配模型進行訓練，得到目標權重分配模型；基于乳腺磁共振圖像與權重分數對乳腺病灶分割模型進行訓練，得到目標乳腺病灶分割模型；獲取多個中心的待處理乳腺磁共振圖像，并通過目標權重分配模型和目標乳腺病灶分割模型對待處理乳腺磁共振圖像進行預測處理，得到每一中心模型對應的目標權重分數和分割結果，并將分割結果與對應的目標權重分數進行加權求和處理，得到目標乳腺病灶分割結果。本發明提高了模型訓練速度和乳腺病灶圖像的分割準確性。

本發明授權乳腺磁共振影像病灶的分割方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種乳腺磁共振影像病灶的分割方法，其特征在于，包括： 獲取多個中心的乳腺磁共振圖像，并對所述乳腺磁共振圖像進行圖像預處理，得到初始圖像； 將所述初始圖像進行隨機裁剪生成訓練數據，并基于所述訓練數據對權重分配模型進行訓練，得到目標權重分配模型，其中，目標權重分配模型中包括多個中心模型對應的權重分數，所述權重分配模型包括編碼器、譯碼器和全連接層； 通過所述編碼器對單一訓練數據進行多次卷積處理，以使得所述單一訓練數據對應的通道數擴大至第一預設倍數，以及使得所述單一訓練數據的尺寸下采樣至第一預設尺寸，得到初始特征圖； 通過所述譯碼器對所述初始特征圖進行多次卷積處理，以使得所述初始特征的通道數縮小至第二預設倍數，以及使得所述初始特征圖的尺寸上采樣至第二預設尺寸，得到基礎特征圖； 通過所述全連接層基于所述基礎特征圖輸出多個所述中心模型對應的輸出權重； 對所述乳腺磁共振圖像進行圖像預處理，得到基礎圖像，并通過對所述基礎圖像進行高斯平滑濾波和圖像形變處理，得到目標圖像； 基于所述目標圖像與所述權重分數對乳腺病灶分割模型進行訓練，得到目標乳腺病灶分割模型； 獲取多個所述中心的待處理乳腺磁共振圖像，將所述待處理乳腺磁共振圖像進行預處理和插值處理，得到待處理圖像，并通過所述目標權重分配模型對所述待處理圖像進行預測處理，得到每一所述中心模型對應的目標權重分數； 通過所述目標乳腺病灶分割模型對所述待處理圖像進行預測處理，得到每一所述中心模型對應的分割結果，并將所述分割結果與對應的所述目標權重分數進行加權求和處理，得到目標乳腺病灶分割結果； 其中，基于病灶分割結果圖與權重分數對所述乳腺病灶分割模型進行訓練，得到目標乳腺病灶分割模型，包括： 通過隨機平均模塊對每一所述中心模型對應的權重分數進行變更處理，得到變更權重分數； 將所述病灶分割結果圖與對應的變更權重分數進行相乘，得到多個加權特征圖； 將多個所述加權特征圖進行相加，得到目標分割特征圖，并基于分割訓練數據、交叉熵損失函數和Dice損失函數對所述乳腺病灶分割模型進行訓練，得到所述目標乳腺病灶分割模型。

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