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龙图腾网获悉中国医学科学院基础医学研究所申请的专利基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的多分支分割系统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：CN115272386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202110481613.1，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的多分支分割系统是由张唯唯;李恩慧;张童禹;李振宇设计研发完成，并于2021-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的多分支分割系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的多分支分割系统，其包括以下模块：预处理模块，其对采集到的3D颅脑CT图像进行预处理；标签图像生成模块，其利用计算机视觉和机器学习的算法对预处理后的3D脑实质CT图像自动生成脑出血标签图像和周围水肿标签图像；训练模块，其利用自动生成的标签图像来训练基于深度学习的脑出血和周围水肿的多分支分割模型，进而对脑出血或周围水肿或两者同时进行分割；测量模块，其利用深度学习分割结果进行形态学测量，并进行结果呈现。本发明结合计算机视觉和机器学习的算法自动生成脑出血和周围水肿的标签图像，并且基于自动标签图像来训练多分支分割网络，从而得到精准的脑出血和周围水肿的三维分割结果。

本发明授权基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的多分支分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的多分支分割系统，其特征在于包括以下模块： 预处理模块，其对采集到的3D颅脑CT图像进行预处理； 标签图像生成模块，其利用计算机视觉和机器学习的算法对预处理后的3D脑实质CT图像自动生成脑出血标签图像和周围水肿标签图像； 训练模块，其利用自动生成的脑出血标签图像和周围水肿标签图像来训练基于深度学习的脑出血和周围水肿的多分支分割模型，进而对脑出血和周围水肿两者同时进行分割； 测量模块，其利用脑出血和周围水肿的深度学习分割结果，进行形态学测量并进行结果呈现，其中，基于深度学习的脑出血和周围水肿多分支分割模型包括分割网络，其以编码‑解码的U形框架作为骨干网络，所述分割网络包括一个编码分支和多个参数共享或不共享的解码分支，解码分支的数量≥2； 利用自动生成的脑出血标签图像和周围水肿标签图像来训练分割网络，在每个解码分支的输出端设置有注意力机制模块或Transformer模块，将预处理后的3D脑实质CT图像的信息整合到分割网络中，基于深度学习的脑出血和周围水肿多分支分割模型进一步包括定位网络，其以编码‑解码的U形框架作为骨干网络，所述定位网络包括一个编码分支和一个解码分支； 利用自动生成的脑出血标签图像和周围水肿标签图像来训练定位网络，并且将解码分支输出的图像与预处理后的3D脑实质CT图像进行点乘，然后将得到的图像输入至分割网络中来训练分割网络。

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