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龙图腾网获悉浙江清华长三角研究院申请的专利一种基于核磁影像的脑胶质瘤边界识别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：CN120747145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511240843.3，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于核磁影像的脑胶质瘤边界识别系统是由张泉宝;张荣庆;章真;曹启龙;姚丽萍设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于核磁影像的脑胶质瘤边界识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及核磁影像辅助识别技术领域，且公开了一种基于核磁影像的脑胶质瘤边界识别系统，包括数据输入模块，数据输入模块基于若干份多模态MRI数据建立数据库，通过数据标准化处理模块对数据库内的多模态MRI数据进行归一化处理。本发明通过使用3D卷积核，能够同时在x、y、z三个轴向上提取特征，得到脑胶质瘤完整的三维结构，完整地捕捉肿瘤连续的空间结构，通过定位模块对于任意输入的标准化多模态MRI，能快速输出一个或多个3D边界框，以高置信度包裹住所有肿瘤区域，以此让单个样本的识别时间从几十分钟缩短到秒级，通过定位、核心区和浸润区的级联结构设计，可以清晰高效的区分浸润区边界。

本发明授权一种基于核磁影像的脑胶质瘤边界识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于核磁影像的脑胶质瘤边界识别系统，其特征在于，包括： 数据输入模块，所述数据输入模块基于若干份多模态MRI数据建立数据库； 数据标准化处理模块，通过所述数据标准化处理模块对数据库内的多模态MRI数据进行归一化处理，并对归一化的多模态MRI数据进行同空间配准，以此获取同格式与同坐标系下的多模态MRI数据； 多模态数据对齐模块，所述多模态数据的对齐模块将需要识别的同患者的不同模态MRI图像进行配准与重采样，以此获取同患者的多模态数据集； 定位模块，所述定位模块根据同患者的多模态数据集识别获取三维边界框，所述三维边界框包括若干张标准化尺寸的子图像块； 多任务学习框架，所述多任务学习框架包括核心区边界识别模块与浸润区边界识别模块，所述多任务学习框架用于输出增强肿瘤区、坏死非增强核心区和浸润区的范围参数； 结果验证模块，将获得的子图像块、增强肿瘤区、坏死非增强核心区和浸润区的范围参数汇总并结合同格式与同坐标系下的多模态MRI数据匹配评估，以此输出识别结果； 所述核心区边界识别模块通过3DU-Net网络架构与混合损失函数精确分割出子图像块，所述子图像块由所述增强肿瘤区和所述坏死非增强核心区组成； 所述浸润区边界识别模块通过子图像块内输出完整的全肿瘤区分割掩码，将全肿瘤区减去增强肿瘤区和坏死非增强核心区掩码获得浸润区的范围参数； 所述定位模块包括3DCNN模型，通过所述3DCNN模型在轴状正交平面、冠状正交平面和矢状正交平面识别多模态数据集以此获得所述三维边界框； 将所述子图像块通过填充或插值的方式调整到统一的尺寸； 所述三维边界框包括左上角前点坐标和右下角后点坐标； 设定安全边距值，当3DCNN模型识别多模态数据集时，在获取的三维边界框上向外扩展安全边距值，以此优化三维边界框，优化后的所述三维边界框确保包含边缘浸润区； 所述核心区边界识别模块还包括Transformer模块； 通过所述3DU-Net的编码器结构、解码器结构和跳跃连接融合多模态数据集的多尺度特征； 采取Transformer模块对多模态数据集的多尺度特征进行捕捉长距离的依赖关系，以此获取肿瘤的整体形态与识别远离核心区的浸润边界以此辅助混合损失函数优化三维边界框并输出子图像块。

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