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龙图腾网获悉北京清华长庚医院申请的专利腹部MRI图像分割系统、方法、电子设备及存储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：CN116630342B 。

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：202310514251.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权腹部MRI图像分割系统、方法、电子设备及存储介质是由李洁;王立学;韩晨光设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本腹部MRI图像分割系统、方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种腹部MRI图像分割系统、方法、电子设备及存储介质，腹部MRI图像分割方法包括：构建循环对抗生成网络，基于循环对抗生成网络将腹部MRI图像转换为等效的合成CT图像，基于合成CT图像构建训练集；构建VAT分割模型和SAT分割模型；将训练集分别输入至VAT分割模型和SAT分割模型进行训练，得到训练好的VAT分割模型和SAT分割模型；基于训练好的VAT分割模型和SAT分割模型对腹部MRI图像进行分割得到分割结果；基于分割结果对腹部MRI图像进行脂肪体积定量分析得到脂肪体积定量分析结果。该腹部MRI图像分割方法解决现有技术中腹部MRI图像分割在训练时需要大量经过手动标记的MRI图像的问题。

本发明授权腹部MRI图像分割系统、方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种腹部MRI图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取腹部MRI图像； 构建循环对抗生成网络，基于所述循环对抗生成网络将所述腹部MRI图像转换为等效的合成CT图像，基于所述合成CT图像构建训练集，包括： 对所述腹部MRI图像进行腹部组织掩膜计算； 对进行腹部组织掩膜计算后的腹部MRI图像进行强度不均匀校正； 对进行强度不均匀校正后的腹部MRI图像进行图像聚类处理，包括： 使用具有欧几里德范数的模糊c均值算法，将进行强度不均匀校正后的MRI图像自动分类为腹部脂肪组织和腹部非脂肪组织； 对进行图像聚类处理后的腹部MRI图像进行图像转换处理得到所述合成CT图像； 所述对所述腹部MRI图像进行腹部组织掩膜计算，包括： 基于区域生长迭代算法从空气背景和不重要的肢体中分离腹部组织体素得到新体素； 计算空气背景体素的平均值和标准差； 计算新体素的新体素值； 判断所述新体素值是否小于，当所述新体素值小于时，将新体素确定为背景，当所述新体素值大于时，将所述新体素确定为组织，并采用图像形态学算法得到代表腹部的最大组织区域； 构建VAT分割模型和SAT分割模型； 将所述训练集分别输入至所述VAT分割模型和所述SAT分割模型进行训练，得到训练好的VAT分割模型和SAT分割模型； 基于所述训练好的VAT分割模型和SAT分割模型对腹部MRI图像进行分割得到分割结果； 基于所述分割结果对腹部MRI图像进行脂肪体积定量分析得到脂肪体积定量分析结果，包括： 根据体积数据对所述腹部脂肪组织进行量化，在MRI序列中，选择中间切片作为起始切片，使用该起始切片计算的偏置场为剩余切片提供初始值； 在每个切片中计算的活动轮廓被用作相邻切片中的初始轮廓，通过将体素数量乘以体素体积从一个切片中计算VAT和SAT； 在所有切片被处理后，根据切片的位置和厚度堆叠每个切片的VAT和SAT，从而构建表示腹部VAT和SAT总体积的3D图像，并通过对序列中每个切片的脂肪体积求和来获得VAT、SAT和TAT的总测量值。

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