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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利乳腺磁共振影像病灶的分割方法、装置、设备及介质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：CN116993758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311006012.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权乳腺磁共振影像病灶的分割方法、装置、设备及介质是由王毅;罗舜聪设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本乳腺磁共振影像病灶的分割方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种乳腺磁共振影像病灶的分割方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取多个中心的乳腺磁共振图像，并进行图像预处理，得到初始图像；基于初始图像对权重分配模型进行训练，得到目标权重分配模型；基于乳腺磁共振图像与权重分数对乳腺病灶分割模型进行训练，得到目标乳腺病灶分割模型；获取多个中心的待处理乳腺磁共振图像，并通过目标权重分配模型和目标乳腺病灶分割模型对待处理乳腺磁共振图像进行预测处理，得到每一中心模型对应的目标权重分数和分割结果，并将分割结果与对应的目标权重分数进行加权求和处理，得到目标乳腺病灶分割结果。本发明提高了模型训练速度和乳腺病灶图像的分割准确性。

本发明授权乳腺磁共振影像病灶的分割方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种乳腺磁共振影像病灶的分割方法，其特征在于，包括： 获取多个中心的乳腺磁共振图像，并对所述乳腺磁共振图像进行图像预处理，得到初始图像； 将所述初始图像进行随机裁剪生成训练数据，并基于所述训练数据对权重分配模型进行训练，得到目标权重分配模型，其中，目标权重分配模型中包括多个中心模型对应的权重分数，所述权重分配模型包括编码器、译码器和全连接层； 通过所述编码器对单一训练数据进行多次卷积处理，以使得所述单一训练数据对应的通道数扩大至第一预设倍数，以及使得所述单一训练数据的尺寸下采样至第一预设尺寸，得到初始特征图； 通过所述译码器对所述初始特征图进行多次卷积处理，以使得所述初始特征的通道数缩小至第二预设倍数，以及使得所述初始特征图的尺寸上采样至第二预设尺寸，得到基础特征图； 通过所述全连接层基于所述基础特征图输出多个所述中心模型对应的输出权重； 对所述乳腺磁共振图像进行图像预处理，得到基础图像，并通过对所述基础图像进行高斯平滑滤波和图像形变处理，得到目标图像； 基于所述目标图像与所述权重分数对乳腺病灶分割模型进行训练，得到目标乳腺病灶分割模型； 获取多个所述中心的待处理乳腺磁共振图像，将所述待处理乳腺磁共振图像进行预处理和插值处理，得到待处理图像，并通过所述目标权重分配模型对所述待处理图像进行预测处理，得到每一所述中心模型对应的目标权重分数； 通过所述目标乳腺病灶分割模型对所述待处理图像进行预测处理，得到每一所述中心模型对应的分割结果，并将所述分割结果与对应的所述目标权重分数进行加权求和处理，得到目标乳腺病灶分割结果； 其中，基于病灶分割结果图与权重分数对所述乳腺病灶分割模型进行训练，得到目标乳腺病灶分割模型，包括： 通过随机平均模块对每一所述中心模型对应的权重分数进行变更处理，得到变更权重分数； 将所述病灶分割结果图与对应的变更权重分数进行相乘，得到多个加权特征图； 将多个所述加权特征图进行相加，得到目标分割特征图，并基于分割训练数据、交叉熵损失函数和Dice损失函数对所述乳腺病灶分割模型进行训练，得到所述目标乳腺病灶分割模型。

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