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龙图腾网恭喜成都信息工程大学申请的专利一种胎儿小脑蚓部的MR图像分割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：CN119762509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510274812.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种胎儿小脑蚓部的MR图像分割方法是由廖骏卿;高琳;黄海莹;蒋昌铄;姜睿设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胎儿小脑蚓部的MR图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种胎儿小脑蚓部的MR图像分割方法，属于图像处理技术领域，该方法包括获取胎儿脑MR图像，并制作全脑目标检测数据集以及小脑蚓部图像分割数据集；根据全脑目标检测数据集以及小脑蚓部图像分割数据集，对所需分割的胎儿脑MR图像的正中矢面进行定位；构建基于全局多尺度特征聚合的胎儿小脑蚓部MR图像分割网络；利用构建的胎儿小脑蚓部MR图像分割网络，在筛选出的正中矢状面上，对胎儿小脑蚓部的MR图像进行分割。本发明有效地实现对胎儿小脑蚓部MR图像进行分割。

本发明授权一种胎儿小脑蚓部的MR图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种胎儿小脑蚓部的MR图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取胎儿脑MR图像，并制作全脑目标检测数据集以及小脑蚓部图像分割数据集；S2、根据全脑目标检测数据集以及小脑蚓部图像分割数据集，对所需分割的胎儿脑MR图像的正中矢面进行定位；S3、构建基于全局多尺度特征聚合的胎儿小脑蚓部MR图像分割网络；S4、利用构建的胎儿小脑蚓部MR图像分割网络，在筛选出的正中矢状面上，对胎儿小脑蚓部的MR图像进行分割；所述胎儿小脑蚓部MR图像分割网络包括：编码器，用于通过卷积操作和池化操作，在筛选出的正中矢状面上提取胎儿小脑蚓部的MR图像特征，并压缩胎儿小脑蚓部的MR图像的空间维度；解码器，用于通过反卷积和卷积操作恢复编码器部分压缩的特征图，生成的分割结果，并将每层级的掩膜信息输出用于损失函数，优化网络的学习过程；全局多尺度特征聚合块，用于对每层跳跃连接的输出进行修改，将每层编码器输出的特征图与解码器输出的掩膜信息进行融合，并根据融合处理结果，使用通道视觉曼巴融合模块对包含有各尺度信息的特征图进行全局特征提取；其中，通道视觉曼巴融合模块利用原始曼巴网络的2D选择性扫描机制对全局特征进行学习，并添加通道注意力机制实现对通道信息的提取能力；所述全局多级特征聚合块首先通过双线性插值将网络中的第一二层级的低维特征图的宽高进行缩小到第三层特征图大小，并且将第四层级和第五层级的高维的特征图宽高扩充到第三层特征图大小，使其能与第三层特征图进行拼接；接着对所有特征图使用函数进行分块操作，将每个特征图按照通道维度平均分为4块，从前至后分别标号为{0，1，2，3}，将分块的特征图与掩膜进行分组拼接，将通道1作为掩膜，其余通道按照标号以及特征图顺序依次拼接到后面，得到四个新子特征图，在这四个子特征图中均包含有掩膜信息以及各层级信息；而后将所有特征图使用逐点卷积修改为分块的特征图大小，并对其进行合并，使得特征图复原为第三层级特征图的大小，在合并后使用归一化进行处理；而后使用残差连接将第三层原特征图与新特征图进行融合，获得最终结果。

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