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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于改进型3D-UNet的MRI图像脑肿瘤分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116309675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211683641.2，技术领域涉及：G06T7/187；该发明授权一种基于改进型3D-UNet的MRI图像脑肿瘤分割方法是由李鹏程;李志昊;王沫楠设计研发完成，并于2022-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型3D-UNet的MRI图像脑肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进型3D‑UNet的MRI图像脑肿瘤分割方法，具体包括：1对数据集中脑部MRI图像进行预处理获得训练集；2结合空洞卷积、通道注意力机制、残差卷积的方法构建改进型3D‑UNet框架；3利用训练集数据训练改进型3D‑UNet，脑肿瘤分割网络；4将待分割的脑部MRI图像测试数据导入脑肿瘤分割网络，得到分割后的结果。本发明提供了一种自动、准确、可重复的肿瘤分割算法，能够有效解决传统手工分割方式耗时较长且过于依赖专家的主观经验的问题，并具有比基于UNet的脑部MRI图像分割方法更高的分割精度，同时本发明提出的方法可进一步应用于其他医学MRI图像分割任务中。

本发明授权一种基于改进型3D-UNet的MRI图像脑肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型3D-UNet的MRI图像脑肿瘤分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、对获取到的带有标记信息的三维MRI图像进行预处理，具体包括如下内容：1将三维MRI图像沿z轴切片并标号后按照下述方法剔除颅骨部分： a从切片后图像最左侧中间位置作为起点向右开始直线搜索； b搜索到第一个非零像素点后停止搜索并作为颅骨剔除初始坐标； c由初始坐标开始搜索，使用区域生长算法搜索到完整颅骨图像并标记； d将标记的像素点进行删除； 剔除完成后依照标号将切片后的图像重新拼接为剔除颅骨后的脑部三维MRI图像； 2搜索图像中的所有的非零像素点并标记位置，使用所有标记位置中的最大最小值作为图像的上下边界，将边界外的无效像素点删除； 3使用最邻近插值算法将图片分辨率大小调整为120*120*80； 4对所有像素进行Max-min归一化； 5将处理完成的三维MRI图像随机分为训练集和验证集、二者比例为9：1 步骤二、构建改进型3D-UNet网络，具体包括如下内容： 1使用一个拼接模块，将MRI图像的T1、T2、T1CE、Flair四种模态的图像进行通道拼接后输入到3D-UNet网络； 2利用残差卷积模块替换3D-UNet网络的采样模块； 3利用空洞特征提取模块替换3D-UNet网络的桥接部分； 4将下采样过程中后级的卷积结果进行上采样并与上层结果拼接组合后输入到网络解码部分的拼接模块中； 5利用通道注意力模块改进解码部分的通道选择； 步骤三、使用预处理完成的训练集数据对改进型3D-UNet网络进行训练，得到脑肿瘤分割网络； 步骤四、将待分割的脑部MRI图像导入脑肿瘤分割网络，然后经过脑肿瘤分割网络处理得到脑肿瘤分割结果。

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