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龙图腾网获悉中国医学科学院基础医学研究所申请的专利基于匹配和分割级联的深度学习网络的耳软骨及其子结构图像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：CN115375696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202110539024.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于匹配和分割级联的深度学习网络的耳软骨及其子结构图像分割方法及系统是由张唯唯;孙若凡;李振宇设计研发完成，并于2021-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于匹配和分割级联的深度学习网络的耳软骨及其子结构图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于匹配和分割级联的深度学习网络的耳软骨及其子结构图像分割方法及系统，其包括：获取外耳轮廓的UTE序列的磁共振图像；对获取到的外耳轮廓的UTE序列的磁共振图像进行预处理；将预处理后的UTE序列图像作为输入，训练配准网络，从而得到形变场，将形变场作用于参考图像的手动标签图像或模板图像的手动标签图像得到粗标签图像，分别利用得到的耳软骨粗标签图像和耳软骨子结构粗标签图像来训练分割网络，从而分别对耳软骨和耳软骨子结构进行图像分割。本发明在耳软骨UTE序列成像和非常少量手动分割结果的基础上，通过级联深度学习网络，得到自动分割的高质量耳软骨及子结构形态的模型。

本发明授权基于匹配和分割级联的深度学习网络的耳软骨及其子结构图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于匹配和分割级联的深度学习网络的耳软骨及其子结构图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取外耳轮廓的UTE序列的磁共振图像； 对获取到的外耳轮廓的UTE序列的磁共振图像进行预处理； 将预处理后的UTE序列图像作为输入，训练基于匹配和分割级联的深度学习的耳软骨及其子结构图像分割系统中的配准网络，从而得到形变场，将形变场作用于参考图像的手动标签图像或模板图像的手动标签图像得到粗标签图像，分别利用得到的耳软骨粗标签图像和耳软骨子结构粗标签图像来训练基于匹配和分割级联的深度学习的耳软骨及其子结构图像分割系统中的分割网络，从而分别对耳软骨和耳软骨子结构进行图像分割； 其中，基于匹配和分割级联的深度学习的耳软骨及其子结构图像分割系统包括：第一配准网络、第二配准网络和分割网络； 从预处理后的UTE耳软骨图像中随机挑选一个图像作为移动图像，再随机挑选一个图像作为固定图像，构成一组输入图像，作为第一配准网络的输入，经过第一配准网络得到第一形变场，利用第一形变场对移动图像进行空间变换，得到形变后的移动图像； 将形变后的移动图像和固定图像作为第二配准网络的输入图像组，经过第二配准网络得到第二形变场，利用第二形变场对形变后的移动图像再次进行空间变换，最终得到与固定图像匹配的移动图像，从而完成对第一配准网络和第二配准网络的训练； 在第一配准网络和第二配准网络的训练完成后，从移动图像中挑选耳廓形态和结构清晰完整的图像作为参考图像，或使用部分或全部数据通过组间匹配的方法构成一个模板图像，在参考图像或模板图像上进行手动分割，得到参考图像的手动标签图像或模板图像的手动标签图像； 将参考图像或模板图像作为移动图像，将需要进行耳软骨和子结构分割的预处理后的UTE序列图像作为固定图像，利用训练好的第一配准网络和第二配准网络得到第一形变场和第二形变场，将参考图像的手动标签图像或模板图像的手动标签图像利用第一形变场和第二形变场进行空间变换得到对应固定图像的粗标签图像，从而利用粗标签图像来训练分割网络。

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