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龙图腾网获悉上海微创卜算子医疗科技有限公司申请的专利医学图像标注方法、分割方法、分割模型训练方法、电子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：CN115511891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202110693998.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权医学图像标注方法、分割方法、分割模型训练方法、电子设备和介质是由杨君荣;杨溪设计研发完成，并于2021-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学图像标注方法、分割方法、分割模型训练方法、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种医学图像标注方法、分割方法、分割模型训练方法、电子设备和存储介质，标注方法包括：获取待标注医学图像；对预先获取的标准医学图像和待标注医学图像进行配准，以获取标准医学图像和待标注医学图像之间的配准矩阵；根据配准矩阵，将待标注医学图像变换至预先获取的与标准医学图像对应的目标器官组织掩膜图像上，获取待标注医学图像的标注结果。本发明可以自动在医学图像上标注出目标器官组织，从而可以快速生成医学图像样本集，生成的医学图像样本集可用于分割模型的训练，训练好的分割模型能够实现基于神经网络模型的目标器官组织的高效快速分割。

本发明授权医学图像标注方法、分割方法、分割模型训练方法、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像标注方法，用于生成进行医学图像分割的神经网络模型训练所需的样本，其特征在于，包括： 获取待标注医学图像； 以预先获取的标准医学图像作为参考图像，所述待标注医学图像作为待配准图像，对所述标准医学图像和所述待标注医学图像进行配准，以获取所述标准医学图像和所述待标注医学图像之间的配准矩阵； 根据所述配准矩阵，将所述待标注医学图像变换至预先获取的与所述标准医学图像对应的目标器官组织掩膜图像上，获取所述待标注医学图像的标注结果； 所述对所述标准医学图像和所述待标注医学图像进行配准，以获取所述标准医学图像和所述待标注医学图像之间的配准矩阵，包括： 将所述标准医学图像和所述待标注医学图像由像素坐标系转换至物理坐标系； 将所述标准医学图像的质心和所述待标注医学图像的质心之间的平移矩阵作为配准的初始变换矩阵； 基于所述初始变换矩阵，将所述待标注医学图像变换至所述标准医学图像的物理坐标系下； 计算变换后的所述待标注医学图像和所述标准医学图像之间的互信息，并进行迭代搜索，以获取所述标准医学图像和所述待标注医学图像之间的配准矩阵； 所述根据所述配准矩阵，将所述待标注医学图像变换至预先获取的与所述标准医学图像对应的目标器官组织掩膜图像上，获取所述待标注医学图像的标注结果，包括： 根据所述配准矩阵，将所述待标注医学图像变换至预先获取的与所述标准医学图像对应的目标器官组织掩膜图像上，以将所述目标器官组织掩膜图像上的各像素点的像素值赋给所述待标注医学图像上的对应像素点，从而获取所述待标注医学图像在所述目标器官组织掩膜图像的坐标系下的初步标注结果； 根据所述配准矩阵的逆变换，将所述初步标注结果变换至所述待标注医学图像的坐标系下，以获取所述待标注医学图像的最终标注结果。

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