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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种面向显微血管减压术的多模态多目标分割方法及系统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：CN117671748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311569268.2，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种面向显微血管减压术的多模态多目标分割方法及系统是由司伟鑫;肖林霞设计研发完成，并于2023-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向显微血管减压术的多模态多目标分割方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及图像分割技术领域，特别涉及一种面向显微血管减压术的多模态多目标分割方法及系统，该方法包括以下步骤：以不同模态的图像作为多模态模型的输入，依次经过共享编码器、特定解码器，分别得到像素级别的分割结果和投影特征；计算像素级别分割损失函数，并基于所述像素级别分割损失函数，计算跨模态互信息蒸馏损失；基于投影特征，计算投影拓扑损失；将投影特征存储在存储库中，计算模态间对比损失；基于跨模态互信息蒸馏损失、投影拓扑损失以及模态间对比损失，得到多模态模型的损失函数；基于多模态模型的损失函数，进行多目标分割。本申请提供一种面向显微血管减压术的多模态多目标分割方法，实现MVD相关结构的自动准确分割。

本发明授权一种面向显微血管减压术的多模态多目标分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向显微血管减压术的多模态多目标分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 以不同模态的图像作为多模态模型的输入，依次经过共享编码器、特定解码器进行特征提取，分别得到像素级别的分割结果和投影特征； 基于所述分割结果，计算像素级别分割损失函数，并基于所述像素级别分割损失函数，计算跨模态互信息蒸馏损失； 基于所述投影特征，计算投影拓扑损失；将所述投影特征存储在存储库中，并基于所述投影特征，计算类别对比损失； 基于所述跨模态互信息蒸馏损失、所述投影拓扑损失以及所述类别对比损失，得到多模态模型的损失函数； 基于所述多模态模型的损失函数，进行多目标分割； 给定T2和TOF模态相对于第c类∈{脑干,动脉}的预测概率和，所述跨模态互信息蒸馏损失的表示式为： 其中，为跨模态互信息蒸馏损失，[·,·]表示拼接操作，表示KL散度的计算； 基于所述投影特征，计算类别对比损失，包括： 将来自特定解码器的特征向量输入到投影头，得到投影向量；根据标签中的语义类别对所述投影向量进行分组，并存储在内存库中； 将所述投影向量输入到预测头部； 构建对比损失，并采用余弦相似度度量类别特定表示之间的差异，形成类别对比损失； 所述类别对比损失的表达式为： 其中，是类别对比损失，表示所有类别的数量，和分别表示类别c的投影向量和预测向量，·表示点乘； 基于所述投影特征，计算投影拓扑损失，包括： 假设和分别为预测结果和标签的持久性图，采用Wasserstein距离寻找预测结果和标签的持久性图之间的最佳匹配； 基于所述最佳匹配，计算每对匹配点和之间的平方距离； 在三维预测和真值的二维投影上评估拓扑特征，以降低计算复杂度； 将预测的最小强度投影定义为沿给定轴的最低强度，计算投影拓扑损失； 计算每对匹配点和之间的平方距离，其表达式为： 其中，，，表示1阶Wasserstein距离； 所述投影拓扑损失的表示式为： 其中，是投影拓扑损失；是真值在给定轴上的投影；是预测值在给定轴上的投影。

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