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龙图腾网获悉江苏理工学院申请的专利一种基于深度学习的脊柱MRI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：CN115861337B 。

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：202211672295.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于深度学习的脊柱MRI图像分割方法是由常珊;蔡标;陆翼;徐晴;孔韧设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的脊柱MRI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深度学习的脊柱MRI图像分割方法，本发明考虑了MRI数据在脊柱等骨骼方面的成像不清晰的情况，利用图像分类效果较好的EfficientNetV22D和EfficientNetV23D进行特征提取，通过ASPP2D、ASPP3D、Attention机制2D、Attention机制3D提高特征提取的能力，最后通过双线性插值进行上采样，最终得到分割结果。

本发明授权一种基于深度学习的脊柱MRI图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的脊柱MRI图像分割方法，其特征在于：包括如下步骤： 1）将每个受试者原始MRI切片图像分成若干个2D图像得到2D数据，同时，利用数据拼接的方式将原始MRI切片图像的所有2D图像拼接，得到3D图像以及3D数据； 2）通过将EfficientNetV22D中的2D卷积和2D池化替换成3D卷积和3D池化，得到EfficientNetV23D，分别利用EfficientNetV22D和EfficientNetV23D对步骤1）中得到的MRI2D图像和3D图像提取图像分割目标的特征矩阵，完成下采样操作； 3）通过将ASPP2D中的2D卷积和2D池化替换成3D卷积和3D池化，得到ASPP3D； 通过将Attention机制2D中的二维权重矩阵替换成三维权重矩阵，得到Attention机制3D； 通过ASPP2D对MRI2D图像中所提取图像分割目标的特征矩阵进行多尺度特征融合以及扩大图像分割提取特征的感受野，通过Attention机制2D提高MRI2D图像中所提取图像分割目标的特征矩阵中单个数据之间的关联性； 通过ASPP3D对MRI3D图像中所提取图像分割目标的特征矩阵进行多尺度特征融合以及扩大图像分割提取特征的感受野，通过Attention机制3D提高MRI3D图像中所提取图像分割目标的特征矩阵中单个数据之间的关联性； 4）将经过步骤3）处理得到的MRI2D图像的图像分割目标的特征矩阵以及MRI3D图像的图像分割目标的特征矩阵拼接在一起，通过双线性插值完成上采样操作，同时将提取的MRI2D图像和MRI3D图像的图像分割目标的特征矩阵还原到原始MRI切片图像尺寸，并得到深度学习网络的分割结果； 5）分别将MRI2D图像的分割结果与MRI3D图像的分割结果融合，保证了分割结果既有分割精度又有位置信息和3D数据。

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