上海共筑医疗科技有限公司侯超获国家专利权
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龙图腾网获悉上海共筑医疗科技有限公司申请的专利基于散度损失的腰椎MRI图像语义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：CN115393374B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210814704.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于散度损失的腰椎MRI图像语义分割方法及系统是由侯超;王洪波;张伟奇设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于散度损失的腰椎MRI图像语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于散度损失的腰椎MRI图像语义分割方法，包括：步骤S1：构建训练数据集，对所述训练数据集中的样本数据进行预处理；步骤S2：构建第一神经网络，实现对MRI图像的语义分割；步骤S3：构建损失函数 步骤S4：使用预处理后的训练数据集对第一神经网络进行训练，以求损失函数最小值为优化目标，逐步更新第一神经网络参数，得到图像分割神经网络。本发明在经典的交叉熵损失的基础上，加入了轮廓线损失和高斯散度损失，使分割区域的边界更加平滑且连续，减少了分割结果中的“孤岛”区域，更容易得到圆滑且饱满的分割图形，为后续的图形学指标测定工作带来了极大的方便。
本发明授权基于散度损失的腰椎MRI图像语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于散度损失的腰椎MRI图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构建训练数据集，所述训练数据集中的每个样本数据包括一张腰椎横轴位MRI图像及其对应的标签，对所述训练数据集中的样本数据进行预处理； 步骤S2：构建第一神经网络，实现对MRI图像的语义分割； 步骤S3：构建损失函数 其中，交叉熵损失高斯散度损失 轮廓线损失 表示像素点Xij属于类别t的概率，表示多维高斯分布中沿第t个轴向的随机变量的方差，表示像素点Xij属于类别t的二维张量，表示像素点Xij属于第t条分割图在x方向上的差分，表示像素点Xij属于第t条分割图在y方向上的差分；∈为一任意非常小的正数，保证最终结果大于0；α和β分别为控制高斯散度损失和轮廓线损失的权重的参数； 步骤S4：使用预处理后的训练数据集对第一神经网络进行训练，以求损失函数最小值为优化目标，逐步更新第一神经网络参数，得到图像分割神经网络。
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