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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于超高场7T磁共振图像合成的海马亚区半监督自动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：CN116740030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310714446.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于超高场7T磁共振图像合成的海马亚区半监督自动分割方法是由李欣蔚;王林金;沈俊烨;谭然;胥吴玥熙;朱秋颐;陈彦琳;徐梓仟设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超高场7T磁共振图像合成的海马亚区半监督自动分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理领域，具体涉及一种基于超高场7T磁共振图像合成的海马亚区半监督自动分割方法；所述方法包括获取3T磁共振图像和7T磁共振图像，并进行预处理；采用训练完成的图像生成模型对所述3T磁共振图像处理，生成7T磁共振图像；采用训练完成的图像分割模型级联的第一个3DU‑Net网络对7T磁共振图像处理，提取出7T磁共振图像的多尺度粗分割结果；采用训练完成的图像分割模型级联的第二个3DU‑Net网络对7T磁共振图像的多尺度的粗分割结果处理，提取出7T磁共振图像的精分割结果。本发明能够提升分割网络的精度，自动分割出7T磁共振图像。

本发明授权基于超高场7T磁共振图像合成的海马亚区半监督自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超高场7T磁共振图像合成的海马亚区半监督自动分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取3T磁共振图像和7T磁共振图像，并对所述3T磁共振图像和7T磁共振图像进行预处理； 采用训练完成的图像生成模型对所述3T磁共振图像处理，生成7T磁共振图像； 采用训练完成的图像分割模型级联的第一个3DU-Net网络对7T磁共振图像处理，提取出7T磁共振图像的多尺度粗分割结果； 采用训练完成的图像分割模型级联的第二个3DU-Net网络对7T磁共振图像的多尺度的粗分割结果处理，提取出7T磁共振图像的精分割结果； 所述图像分割模型的训练过程包括将所述7T磁共振图像输入到第一个3DU-Net网络中，利用第一个3DU-Net网络的编码层结构提取出层级的7T磁共振图像特征；利用第一个3DU-Net网络的解码层结构提取出层级的7T磁共振图像的多尺度粗分割结果；将所述7T磁共振图像的多尺度粗分割结果输入到第二个3DU-Net网络中，利用第二个3DU-Net网络的编码层结构提取出层级的7T磁共振图像特征；利用第二个3DU-Net网络的解码层结构提取出层级的7T磁共振图像的多尺度细分割结果；将真实的7T磁共振图像标签与第二个3DU-Net网络的最后一层编码层预测生成的细分割结果进行加权交叉熵损失计算；利用真实的7T磁共振图像标签与第二个3DU-Net网络的其余编码层预测生成的多尺度细分割结果进行多尺度监督损失计算；通过优化加权交叉熵损失和多尺度监督损失，训练所述图像分割模型； 所述损失还包括将带有真实标签的7T磁共振图像进行不同的数据增强，生成第一7T磁共振图像和第二7T磁共振图像；将所述将带有真实标签的7T磁共振图像、所述第一7T磁共振图像和所述第二7T磁共振图像分别输入到图像分割网络中；利用第二个3DU-Net网络的各个编码层预测带有真实标签的7T磁共振图像、所述第一7T磁共振图像和所述第二7T磁共振图像的细分割结果；通过对应编码层输出的第一7T磁共振图像的细分割结果和所述第二7T磁共振图像的细分割结果进行多尺度一致性损失计算；通过带有真实标签的7T磁共振图像分别与第一7T磁共振图像的细分割结果和所述第二7T磁共振图像的细分割结果进行校正伪监督损失计算；将所述多尺度一致性损失计算、所述校正伪监督损失与所述加权交叉熵损失、所述多尺度监督损失共同训练所述图像分割模型。

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