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龙图腾网获悉北京大学;北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象检测分类方法及装置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：CN116363081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310252466.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象检测分类方法及装置是由王平;罗登;颜鲲;马萌;陈练设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象检测分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象检测分类方法及装置，包括：MRI图像预处理模块和MRI胎盘植入征象区域检测分类模块；其中MRI胎盘植入征象区域检测分类模块包括：特征提取模块、征象区域生成模块、假阳性区域消减模块和掩码生成模块。构建基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象区域检测分类模型，针对医学MRI图像数据，通过少量的标注信息和数据处理作为模型输入，模型输出包含征象区域的三维包围框以及征象所属类别，可用于胎盘植入MRI征象区域的检测分类。本发明具备一定的扩展性，支持对征象类型的修改以及广泛的三维数据类型处理和分类检测。

本发明授权基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象检测分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象检测分类方法，其特征是，构建基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象区域检测分类模型；针对医学MRI图像数据，通过数据预处理，输入预处理后的MRI图像，通过检测分类模型的多层卷积神经网络进行特征提取，得到包含多尺度信息的胎盘植入MRI征象特征；再经过检测分类模型的多个预测模块输出包含征象区域的三维包围框及征象所属类别；包括如下步骤： 1对MRI图像进行预处理，将图像尺寸表示为四元组通道数，深度，高度和宽度，并设置图像尺寸； 2构建并训练基于深度神经网络的胎盘植入MRI征象区域检测分类模型；模型包括：特征提取模块和MRI征象区域预测模块；MRI征象区域预测模块包括征象区域生成模块、假阳性区域消减模块和掩码生成模块； 特征提取模块用于对输入图像特征进行提取和组合，得到征象特征；模块结构包括：基本卷积块、最大池化层、带有通道注意力机制的残差卷积块和转置卷积层； 征象区域生成模块用于通过卷积操作，对输入的征象特征分别预测产生征象区域包围框信息，包括征象区域包围框的坐标、长度，以及置信度； 假阳性区域消减模块用于对征象区域的类别进行分类预测，并抑制掉非征象区域；还可对包围框位置和大小进行微调；模块结构包括：兴趣区域池化层和两个并行的全连接层； 掩码生成模块通过多次上采样和拼接操作，对输入包围框内的征象形状进行分割，输出征象掩码；包括：上采样层和激活层； 模型训练使用的总损失函数由征象区域生成损失、假阳性区域消减损失和掩码生成损失函数组成；其中，征象区域生成损失和假阳性消减损失均包括分类损失和回归损失；掩码生成损失基于SoftDice损失函数进行计算；经模型训练得到训练好的胎盘植入MRI征象区域检测分类模型； 3利用训练好的胎盘植入MRI征象区域检测分类模型，输入待检测的MRI图像，进行分类预测，得到胎盘植入MRI征象区域类别。

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