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龙图腾网获悉安徽大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于DenseSIFT特征的脑区轮廓快速推荐方法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：CN116542999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310449875.9，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于DenseSIFT特征的脑区轮廓快速推荐方法是由屈磊;张羽霄;吴军;黄志祥;陈宇飞;李紫翔;朱铃菲设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DenseSIFT特征的脑区轮廓快速推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于DenseSIFT特征的脑区轮廓快速推荐方法，包括：获取2D序列生物脑图像，进行图像纹理增强；对图像进行脑区轮廓线标记，通过轮廓线采样轮廓点；计算脑区轮廓点法线方向上的多个像素点坐标；计算DenseSIFT特征；计算欧式距离，得到初始轮廓推荐点集S；进行初始轮廓推荐点筛选，得到矫正后的轮廓推荐点；通过贝塞尔曲线对矫正后的轮廓推荐点进行拟合得到推荐轮廓线。相较于目前流行的机器学习方法，本发明无需训练数据集即可对轮廓进行推荐，因此解决了新数据或者新脑区缺少人工标注数据集的问题，方法泛用性很强，极大降低了由于点密集导致的推荐轮廓不均匀以及速度慢的问题，准确率高，耗时短。

本发明授权基于DenseSIFT特征的脑区轮廓快速推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DenseSIFT特征的脑区轮廓快速推荐方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1获取2D序列生物脑图像，进行图像纹理增强：将生物脑的3D图像按照xyz轴进行排序，得到2D序列图像即原图，对原图计算高斯模糊得到高斯模糊图像，用原图减去高斯模糊图像再加原图，得到图像纹理增强后的序列图像I； 2对图像进行脑区轮廓线进行标记，通过轮廓线采样轮廓点：选取具有目标脑区的一张纹理增强后的图像It，t为序列图像I中的第t张，通过人工标注进行绘制得到脑区轮廓线，之后对脑区轮廓线上的所有点进行采样得到脑区轮廓点集P； 3通过相邻的脑区轮廓点坐标计算每个脑区轮廓点的法线斜率，并计算该脑区轮廓点法线方向上的多个像素点坐标； 4通过DenseSIFT特征算法计算纹理增强后的图像It及其相邻的下一张图像It+1的DenseSIFT特征； 5提取纹理增强后的图像It上对应像素点集P坐标下的DenseSIFT特征的特征向量，与图像It+1上点集P坐标法线方向上的多个相邻像素点坐标下的DenseSIFT特征的特征向量计算距离，得到图像It+1的初始轮廓推荐点集S； 6通过计算偏移值进行初始轮廓推荐点集S中的初始轮廓推荐点筛选，对初始轮廓推荐点计算约束进行偏移矫正，得到矫正后的轮廓推荐点； 7通过贝塞尔曲线对矫正后的轮廓推荐点进行拟合得到图像It+1的推荐轮廓线，将推荐轮廓线重新采样为轮廓点作为步骤3的输入，并将图像It+1、It+2作为步骤4的输入，重复步骤3到步骤7的操作，实现对序列图像I中每张图像的脑区轮廓绘制； 所述步骤6具体包括以下步骤： 6a计算图像It+1的初始轮廓推荐点集S与图像It的脑区轮廓点集P各个点之间的位移方向，具体为：对点Pn和点Sn做差，得到x和y方向的差值，若差值为正数，则记为1；若差值为零，则记为0；若差值为负数，则记为-1； 6b根据相邻初始轮廓推荐点位移方向判断该点位移方向是否合理，判断依据为：若相邻的初始轮廓推荐点Sn-1和Sn+1的x和y的位移方向都一致，即同为1或0或-1，且初始轮廓推荐点Sn的x和y位移方向中有一个与Sn-1和Sn+1一致，则判断为合理，反之则为不合理；若相邻的初始轮廓推荐点Sn-1和Sn+1的x和y的位移方向只有一个是一致的，且初始轮廓推荐点Sn的位移方向与初始轮廓推荐点Sn-1和Sn+1的x和y的位移方向判断为一致的方向一致，则判断为合理，反之则为不合理，记录不合理的点； 6c通过正则化薄板样条算法计算脑区轮廓点集P与初始轮廓推荐点集S之间的形变场矩阵，通过形变场矩阵与不合理的点进行乘积运算，得到新的坐标对不合理的点进行坐标替换，使其与初始轮廓推荐点集S的其他点之间更加平滑，得到矫正后的轮廓推荐点。

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安徽大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111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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