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龍圖騰網(wǎng)獲悉沈陽建筑大學(xué)申請(qǐng)的專利基于雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦血管分割方法及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114708275B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19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：202111660913.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)基于雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦血管分割方法及存儲(chǔ)介質(zhì)是由李孟歆;李松昂;侯靜;張穎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-30向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦血管分割方法及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明基于雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦血管分割方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域；該方法首先對(duì)MRA圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將預(yù)處理后的MRA圖像數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其次構(gòu)建腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用訓(xùn)練集對(duì)腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練完成的腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后將測(cè)試集輸入訓(xùn)練完成的腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得分割完成的腦血管結(jié)構(gòu)；本發(fā)明通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與歸納偏置兩個(gè)層面對(duì)分割出的腦血管進(jìn)行雙結(jié)構(gòu)約束，分割出的圖像抗背景干擾能力強(qiáng)，細(xì)小處的腦血管連通性好，分割出的圖像精度更高，以輔助后續(xù)的病理圖像診斷；本發(fā)明減少了全自動(dòng)方法對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)記精度的依賴。

本發(fā)明授權(quán)基于雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦血管分割方法及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦血管分割方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1、對(duì)MRA圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將預(yù)處理后的MRA圖像數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；所述的步驟1包括以下步驟： 步驟1.1、判斷MRA圖像數(shù)據(jù)是否具有手工稀疏標(biāo)記，若是，執(zhí)行步驟1.3，否則，執(zhí)行步驟1.2； 步驟1.2、設(shè)定分辨率閾值，將分辨率低于閾值的MRA圖像利用包含腦血管中心線與半徑信息的血管信息文件進(jìn)行稀疏標(biāo)記； 步驟1.3、設(shè)定數(shù)據(jù)精度，將MRA圖像數(shù)據(jù)和稀疏標(biāo)記數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)換為可并行訓(xùn)練格式，根據(jù)所設(shè)定的數(shù)據(jù)精度對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，獲得處理后的可訓(xùn)數(shù)據(jù)； 步驟1.4、根據(jù)實(shí)際需求將可訓(xùn)數(shù)據(jù)按照比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集； 步驟1.5、采用隨機(jī)裁剪方法對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)； 步驟2、構(gòu)建腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；所述的腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括編碼模塊、解碼模塊、對(duì)網(wǎng)絡(luò)層面結(jié)構(gòu)進(jìn)行約束的腦血管結(jié)構(gòu)注意力模塊和對(duì)歸納偏置層面結(jié)構(gòu)進(jìn)行約束的混合損失函數(shù)；所述腦血管結(jié)構(gòu)注意力模塊連接編碼模塊的最下層和解碼模塊的最下層； 編碼模塊：用于將訓(xùn)練集進(jìn)行編碼，獲得腦血管高級(jí)特征圖，并發(fā)送到腦血管結(jié)構(gòu)注意力模塊； 腦血管結(jié)構(gòu)注意力模塊：用于將血管結(jié)構(gòu)注意力輸入接收到的腦血管高級(jí)特征圖，獲得腦血管結(jié)構(gòu)注意力高級(jí)特征圖，并發(fā)送到解碼模塊； 解碼模塊：用于將腦血管結(jié)構(gòu)注意力高級(jí)特征圖進(jìn)行解碼，獲得腦血管分割結(jié)果圖； 混合損失函數(shù)：用于獲得腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差； 步驟3、采用訓(xùn)練集對(duì)腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練完成的腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 步驟4、將測(cè)試集輸入訓(xùn)練完成的腦血管雙結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得分割完成的腦血管結(jié)構(gòu)。

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