深圳先进技术研究院夏泽洋获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利一种基于扩张残差网络的全自动心脏磁共振成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：CN116205844B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211411228.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于扩张残差网络的全自动心脏磁共振成像分割方法是由夏泽洋;凡在;熊璟设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于扩张残差网络的全自动心脏磁共振成像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩张残差网络的全自动心脏磁共振成像分割方法。该包括：获取心脏磁共振图像；将所述心脏磁共振图像输入到经训练的分割网络，分割出右心室区域、心肌区域和左心室区域，其中所述分割网络基于残差网络U‑Net构建，所述残差网络的瓶颈层采用设定扩张率的扩张卷积块来组合编码路径和解码路径。本发明能够从心脏磁共振图像中精确分割右心室、左心室、心肌等区域，实现心脏图像的全自动分割，并且提高了心脏区域图像分割的性能。
本发明授权一种基于扩张残差网络的全自动心脏磁共振成像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩张残差网络的全自动心脏磁共振成像分割方法，包括以下步骤： 获取心脏磁共振图像； 将所述心脏磁共振图像输入到经训练的分割网络，分割出右心室区域、心肌区域和左心室区域； 其中，所述分割网络基于残差网络U‑Net构建，所述残差网络的瓶颈层采用设定扩张率的扩张卷积块来组合编码路径和解码路径； 其中，以设定的损失函数训练所述分割网络包括： 在设定到迭代次数范围内，利用交叉熵损失函数训练分割网络，每次迭代从训练集中抽取设定数量的样本图像； 从训练图像中随机裁剪切片，并在验证集上的每次迭代之后对分割网络进行评估，并使用骰子损失的多类变体来训练分割网络； 在每次遍历之后，重新计算学习率； 选择满足设定性能要求的分割网络作为所述经训练的分割网络； 其中，所述骰子损失表示为： 其中，和是激活函数softmax输出的独热编码向量和标注类别指示对应的图像分割标签值，i 表示图像长度索引，k 表示图像宽度索引，是设定常数，表示标注类别总数。
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