买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种基于解剖和拓扑感知的颅内动脉多类别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：CN119810578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510302710.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于解剖和拓扑感知的颅内动脉多类别分割方法是由崔玥;刘嘉璐;余山设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解剖和拓扑感知的颅内动脉多类别分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分割领域，提供一种基于解剖和拓扑感知的颅内动脉多类别分割方法，包括：从获取的全脑影像中提取包含威利斯环的感兴趣区域块得到输入图像和真实标注图像。将输入图像输入预先构建的颅内动脉多类别分割模型中得到多类别的预测概率图。基于预测概率图、真实标注图像和权重图计算基于半径修正的Dice损失、血管断裂感知损失、邻接关系感知损失和多类别交叉熵损失。根据这些损失确定总体分割损失并训练模型得到训练后的颅内动脉多类别分割模型。从获取的目标全脑影像中提取包含威利斯环的目标感兴趣区域块，并输入训练后的模型得到在目标感兴趣区域块上的威利斯环多血管段的分割结果，实现对威利斯环多类别血管段的精准分割。

本发明授权一种基于解剖和拓扑感知的颅内动脉多类别分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解剖和拓扑感知的颅内动脉多类别分割方法，其特征在于，包括： 从获取的全脑影像中提取包含威利斯环的感兴趣区域块得到输入图像和真实标注图像，基于所述真实标注图像确定每个血管体素的权重得到权重图；权重基于血管的粗细来确定； 将所述输入图像输入预先构建的颅内动脉多类别分割模型中，得到多类别的预测概率图； 基于所述预测概率图、所述真实标注图像和所述权重图计算多个分割损失，所述多个分割损失包括基于半径修正的Dice损失、血管断裂感知损失、邻接关系感知损失和多类别交叉熵损失；其中，基于多类别的预测概率图和真实标注图像分别计算多类别交叉熵损失和基于半径修正的Dice损失；对多类别的预测概率图和真实标注图像分别进行卷积操作，得到预测邻域融合结果和真实标注邻域结果；基于得到的预测邻域融合结果和真实标注邻域结果计算血管断裂感知损失；基于多类别的预测概率图中的多类别预测结果和真实标注图像计算邻接关系感知损失； 根据所述多个分割损失确定总体分割损失，并基于所述总体分割损失训练所述颅内动脉多类别分割模型得到训练后的颅内动脉多类别分割模型； 从获取的目标全脑影像中提取包含威利斯环的目标感兴趣区域块，将所述目标感兴趣区域块输入所述训练后的颅内动脉多类别分割模型预测得到在目标感兴趣区域块上的威利斯环多血管段的分割结果。

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中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95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”。