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龙图腾网恭喜华中科技大学苏州脑空间信息研究院申请的专利适用于二维脑图像数据的脑解剖结构定位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：CN115035089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210751358.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权适用于二维脑图像数据的脑解剖结构定位方法是由丰钊;刘鑫;贾雪艳;唐韬;龚辉;李安安设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于二维脑图像数据的脑解剖结构定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于二维脑图像数据的脑解剖结构定位方法，通过检索的方式获取二维脑图像模板，利用分割的方法得到特征区域，并使用配准方法将待定位的二维脑图像与二维脑图像模板进行匹配，从而得到脑解剖结构的位置信息。整个定位过程不需要人工参与，可以实现快速的脑解剖结构定位，定位目标为二维脑图像上的所有脑解剖结构，相比现有方法提高了定位的精度。

本发明授权适用于二维脑图像数据的脑解剖结构定位方法在权利要求书中公布了：1.适用于二维脑图像数据的脑解剖结构定位方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：收集具有标注的三维脑图像，增强三维脑图像数据后切片获得二维脑图像数据库，提取二维脑图像数据库中的脑解剖结构分布特征，获取特征数据库；S2：利用二维脑图像数据库和特征数据库获得特征提取网络，通过特征提取网络检索待定位图像与特征数据库的最相似特征及其对应的检出图像；S3：利用二维脑图像数据库中的数据训练得到全卷积特征区域分割网络，通过全卷积特征区域分割网络分割待定位图像的特征区域和检出图像的特征区域；S4：将待定位图像和检出图像分别与其对应的特征区域融合得到待定位融合图像和检出融合图像，将待定位融合图像和检出融合图像进行配准获得待定位图像的脑解剖结构定位结果；所述步骤S3包括：S31：标记二维脑图像的特征区域，得到标记图像；S32：对每一二维脑图像进行归一化，并删除没有脑解剖结构的图像，将归一化后的二维脑图像输入全卷积神经网络，以所述标记图像作为标签，采用多类别交叉熵作为损失函数，对网络进行训练，构建出全卷积特征区域分割网络；S33：将待定位图像输入全卷积特征区域分割网络，提取出待定位图像的特征区域；S34：将检出图像输入全卷积特征区域分割网络，提取出检出图像的特征区域；所述步骤S4包括：S41：平均待定位图像与待定位图像的特征区域上各像素的灰度，将两张图像上的像素一一对应得到待定位融合图像；S42：平均检出图像与检出图像的特征区域上各像素的灰度，将两张图像上的像素一一对应得到检出融合图像；S43：采用互信息作为相似性测度，对待定位融合图像和检出融合图像进行刚性配准，得到变换矩阵；S44：采用互信息作为相似性测度，对刚性配准后的结果进行对称微分同胚的非线性配准，获得形变场；S45：将变换矩阵和形变场应用到与检出融合图像对应的标注数据上，最终得到待定位融合图像的脑解剖结构定位结果。

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