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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院申請(qǐng)的專利一種模型訓(xùn)練方法、腫瘤分割方法及電子設(shè)備獲國(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：CN119169026B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411226104.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)一種模型訓(xùn)練方法、腫瘤分割方法及電子設(shè)備是由謝耀欽;秦麗雪;秦文健設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種模型訓(xùn)練方法、腫瘤分割方法及電子設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、腫瘤分割方法及電子設(shè)備，其中，該模型訓(xùn)練方法可包括：獲取含有腫瘤的原始醫(yī)學(xué)圖像；確定原始醫(yī)學(xué)圖像的梯度圖，并基于梯度圖中的局部最大值得到種子點(diǎn)，利用種子點(diǎn)分割原始醫(yī)學(xué)圖像，得到至少兩個(gè)區(qū)域；針對(duì)每個(gè)區(qū)域分別生成增強(qiáng)系數(shù)，以得到分區(qū)域增強(qiáng)圖，并根據(jù)分區(qū)域增強(qiáng)圖進(jìn)行原始醫(yī)學(xué)圖像的圖像增強(qiáng)，得到增強(qiáng)醫(yī)學(xué)圖像；基于原始醫(yī)學(xué)圖像和增強(qiáng)醫(yī)學(xué)圖像，進(jìn)行初始分割模型的訓(xùn)練，以得到腫瘤分割模型。本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，解決了無(wú)法從醫(yī)學(xué)圖像中準(zhǔn)確分割出腫瘤的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種模型訓(xùn)練方法、腫瘤分割方法及電子設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取含有腫瘤的原始醫(yī)學(xué)圖像； 確定所述原始醫(yī)學(xué)圖像的梯度圖，并基于所述梯度圖中的局部最大值得到種子點(diǎn)，利用所述種子點(diǎn)分割所述原始醫(yī)學(xué)圖像，得到至少兩個(gè)區(qū)域； 針對(duì)每個(gè)所述區(qū)域分別生成增強(qiáng)系數(shù)，以得到分區(qū)域增強(qiáng)圖，并根據(jù)所述分區(qū)域增強(qiáng)圖進(jìn)行所述原始醫(yī)學(xué)圖像的圖像增強(qiáng)，得到增強(qiáng)醫(yī)學(xué)圖像； 將所述原始醫(yī)學(xué)圖像輸入到初始分割模型中，得到原始分割結(jié)果，以及將所述增強(qiáng)醫(yī)學(xué)圖像輸入到所述初始分割模型中，得到增強(qiáng)分割結(jié)果； 根據(jù)所述原始分割結(jié)果和所述增強(qiáng)分割結(jié)果計(jì)算一致性損失，并根據(jù)所述一致性損失調(diào)整所述初始分割模型中的參數(shù)，以得到腫瘤分割模型。

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