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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京中科云影科技有限公司申請(qǐng)的專利一種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的三維建模方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120047618B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510117075.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/00；該發(fā)明授權(quán)一種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的三維建模方法及系統(tǒng)是由蘇同金設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的三維建模方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的三維建模方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟：根據(jù)若干歷史醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的歷史患者診斷數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建圖像分割模型和三維重建模型；采集實(shí)時(shí)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)患者診斷數(shù)據(jù)，并使用圖像分割模型，對(duì)實(shí)時(shí)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割，得到實(shí)時(shí)分割圖像；使用三維重建模型，對(duì)實(shí)時(shí)分割圖像和實(shí)時(shí)患者診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，得到實(shí)時(shí)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)三維模型。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)存在的分割精度不足、三維重建失真以及計(jì)算效率低下的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的三維建模方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的三維建模方法，其特征在于：包括如下步驟： 根據(jù)若干歷史醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的歷史患者診斷數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建圖像分割模型和三維重建模型； 所述的圖像分割模型基于CNN-FPN-SAM-Med2D算法構(gòu)建，且圖像分割模型包括依次連接的基于CNN算法的圖特征提取模塊、基于FPN算法的特征融合模塊以及SAM-Med2D算法構(gòu)建的圖像分割模塊； 根據(jù)若干預(yù)處理后歷史醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建圖像分割模型，并生成若干歷史分割圖像，包括如下步驟： 使用CNN算法，構(gòu)建圖像分割模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到初始的圖特征提取模塊；所述的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括依次交替連接的若干卷積層和若干池化層； 加入跳躍連接，提取基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所有卷積層的特征圖，并根據(jù)若干特征圖，使用上采樣和橫向連接，構(gòu)建特征金字塔，得到初始的特征融合模塊； 使用SAM-Med2D算法構(gòu)建的初始的圖像分割模塊，并將初始的圖像分割模塊的輸入端連接至初始的特征融合模塊的輸出端； 整合初始的圖特征提取模塊、初始的特征融合模塊以及初始的圖像分割模塊，得到初始的圖像分割模型； 將若干預(yù)處理后歷史醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)按照7：3的比例，劃分為模型訓(xùn)練集和模型測(cè)試集； 輸入模型訓(xùn)練集，對(duì)初始的圖像分割模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，得到優(yōu)化的圖像分割模型，并生成若干歷史分割圖像； 輸入模型測(cè)試集，對(duì)優(yōu)化的圖像分割模型進(jìn)行模型測(cè)試，得到模型測(cè)試準(zhǔn)確率，若干模型測(cè)試準(zhǔn)確率大于準(zhǔn)確性閾值，則輸出最終的圖像分割模型； 采集實(shí)時(shí)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)患者診斷數(shù)據(jù)，并使用圖像分割模型，對(duì)實(shí)時(shí)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割，得到實(shí)時(shí)分割圖像； 使用三維重建模型，對(duì)實(shí)時(shí)分割圖像和實(shí)時(shí)患者診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，得到實(shí)時(shí)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)三維模型。

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