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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于提示学习的零样本脑病灶分割方法、系统、设备和介质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：CN116485813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310451485.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于提示学习的零样本脑病灶分割方法、系统、设备和介质是由叶初阳;张欣茹;文梓棋;刘成浩设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于提示学习的零样本脑病灶分割方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于提示学习的零样本脑病灶分割方法、系统、设备和介质，包括：利用可获取的无病灶的健康核磁共振图像FLAIR模态，然后根据医生对肿瘤与异常组织相比较而言的高低信号完成两种不同的提示方案，分别获取到验证集与训练集。根据设置不同的超参数，获得不同超参下的训练模型。将得到的模型进行超参数集成从而获取最终用测试的模型，完成测试，得到最后的分割结果。本发明的优点是：在脑病灶分割任务上具有更高的准确率和召回率，提高了病灶分割的效率，减少了对人力财力的需求强度。

本发明授权基于提示学习的零样本脑病灶分割方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于提示学习的零样本脑病灶分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：提示阶段，利用可获取的无病灶的健康核磁共振图像FLAIR模态，然后根据医生对肿瘤与异常组织相比较而言的高低信号完成两种不同的提示方案，分别获取到验证集与训练集； S1具体如下： 给定没有肿瘤病灶的FLAIR模态核磁共振图像集合其中Xi表示第i张图像，N为图像的总数；对于每一个图像Xi而言，去生成一个具有高信号或者低信号区域的合成图像X以及对应的标签Y表示为如下： X＝TXi⊙A+Xi⊙1-A 其中T·表示一种图像的灰度变换，A是一个范围在0到1内的加权图像；⊙代表像素级乘法；a是一个阈值，决定A与标签Y之间的关系； 去模拟灰度高低的信息，经过模糊去降低对纹理的描述；T·表述为下所示： TXi＝λBlurXi 其中，λ用于控制高低信号的幅度分布范围；其0λ1时，信号置低，λ1时信号置高； 对于肿瘤的形状即位置分布，首先生成一个频率为f的多面体，将一个二十面体的边缘细分f次，并将每个顶点投影到一个以原点为中心的单位半径的参数球上；而产生的肿瘤遮罩M需要全部分布在大脑当中； S2：学习阶段，根据设置不同的超参数，获得不同超参下的训练模型，具体地，对不同超参数下训练得到模型进行集成；即设置不同学习率与训练代数组合模型；其中验证集用于每个超参数组合下的模型选择； 所述验证集修改了提示的细节，如式下： TXi＝λXi A＝M a＝0 S3：测试阶段，将得到的模型进行超参数集成从而获取最终用测试的模型，完成测试，得到最后的分割结果。

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