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龙图腾网获悉上海交通大学;中国福利会国际和平妇幼保健院申请的专利基于深度学习的子宫、内膜和憩室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：CN115631203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211267028.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习的子宫、内膜和憩室分割方法及系统是由刘满华;张健;丁贤知;夏玮;汪央;朱晨锋设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的子宫、内膜和憩室分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的子宫、内膜和憩室分割方法及系统，包括：步骤S1：对收集到的MRI三维图像进行预处理，得到预处理后的图像数据；步骤S2：搭建改进的三维级联Unet网络分割模型；步骤S3：利用预处理后的图像数据对改进的三维级联Unet网络分割模型进行训练，得到训练后的改进的三维级联Unet网络分割模型；步骤S4：利用训练后的改进的三维级联Unet网络分割模型对预处理后的待分割MRI三维图像进行分割，得到子宫分割图像、子宫内膜分割图像以及憩室分割图像。

本发明授权基于深度学习的子宫、内膜和憩室分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的子宫、内膜和憩室分割方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对收集到的MRI三维图像进行预处理，得到预处理后的图像数据； 步骤S2：搭建改进的三维级联Unet网络分割模型； 步骤S3：利用预处理后的图像数据对改进的三维级联Unet网络分割模型进行训练，得到训练后的改进的三维级联Unet网络分割模型； 步骤S4：利用训练后的改进的三维级联Unet网络分割模型对预处理后的待分割MRI三维图像进行分割，得到子宫分割图像、子宫内膜分割图像以及憩室分割图像； 所述三维级联Unet网络分割模型包括第一级子网络、第二级子网络以及第三级子网络；所述第一级子网络从腹部MRI三维图像中分割得到子宫区域；所述第二级子网络从第一子网络得到子宫区域继续分割得到子宫内膜区域；所述第三级子网络从第二级子网络分割出的子宫内膜区域中继续分割得到憩室； 根据憩室分割图像I计算其最小的三维外接矩形得到憩室的长度，宽度，深度以及体积； 对憩室分割图像I进行八邻域的种子生长，得到最大的三维连通域体积；利用Sklansky算法，计算三维点集凸包，得到最小凸多边形，再利用旋转卡尺算法，得到最小外接矩形；通过计算最小外接矩形的长、宽、高得到憩室的深度，长度，宽度；通过统计最小外接矩形内的体素，得到憩室的体积。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学;中国福利会国际和平妇幼保健院，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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