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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于散射图神经网络的大脑磁共振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：CN114581451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210172706.0，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于散射图神经网络的大脑磁共振图像分割方法是由孔佑勇;高佳奕;周彬;沈傲东;让·路易斯·柯阿特里奥;舒华忠设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于散射图神经网络的大脑磁共振图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于散射图神经网络的大脑磁共振图像分割方法，首先，为了降低模型计算复杂度，采用超体素作为基本单位，针对参考图像与待分割图像，生成数量相当的超体素；同时考虑超体素的自身信息、周围邻居信息与空间位置信息，预先提取其灰度特征、张量特征与关键点空间先验特征；再次，由于大脑各超体素间隐含一定的拓扑结构信息，以超体素作为节点构建拓扑图，采用散射图神经网络学习全局拓扑信息，更新节点特征；最后，直接将待分割图像的超体素与已标注参考图像的超体素进行特征匹配，得到语义分割结果，本发明能较好地应用于大脑磁共振图像，有效地分割出大脑磁共振图像的组织结构。

本发明授权一种基于散射图神经网络的大脑磁共振图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于散射图神经网络的磁共振图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，提取超体素：对参考图像与待分割图像，分别提取其超体素，提取方法采用模糊迭代聚类法，在磁共振图像的脑区域中均匀采样种子点，将每个体素与其空间最近的种子点进行模糊关联，计算每个体素与种子的模糊隶属度，根据模糊隶属度，更新种子点的空间坐标与灰度值，迭代更新，减小误差后，将每个体素分配给具有最大模糊隶属度的种子点，即生成磁共振图像的超体素；S2，提取特征值：根据S1获取的超体素，分别提取超体素的特征值，所述特征值至少包括超体素的灰度直方图、结构化张量特征以及关键点空间先验特征；S3,构建拓扑图，学习全局拓扑特征：以步骤S1获取的参考图像与待分割图像的超体素作为结点，将超体素的灰度直方图、结构化张量特征以及关键点空间先验特征拼接作为结点特征构建拓扑图，采用散射图神经网络学习全局拓扑特征；S4，得到语义分割结果：构建待分割图像超体素与参考图像超体素的特征距离矩阵D，对于该矩阵D的每一行找到值最小的列，作为参考图像中与待分割图像超体素最为匹配的超体素Ti，同时将待分割图像的超体素类别记为Ti的类别，最后，将已标记过的超体素类别映射到相应的体素，得到最终语义分割的结果。

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