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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像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：CN118710653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202410878175.6，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统是由骆功宁;朱占仕;黄小杰;董素宇;王玮;王宽全设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统在说明书摘要公布了：一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统，它属于深度学习技术领域。本发明解决了由于现有方法存在信息的灾难性遗忘以及不能充分利用多模态MRI影像之间的数据相关性，导致脑肿瘤图像分割的准确率低的问题。本发明设计了基于提示学习的模态特征提取器模块和基于双重知识蒸馏的分割网络模型，将患者脑部在不同成像方式下的MRI图像作为每一阶段的输入，模态特征提取器结构让分割网络模型能够学习当前模态的结构特征并在预测其他模态时为分割网络模型提供辅助，因而充分利用了多模态MRI影像之间的数据相关性，采用双重知识蒸馏损失避免了分割网络模型在模态增量持续学习过程中遇到的灾难性遗忘问题。本发明方法可以应用于MRI脑肿瘤图像分割。

本发明授权一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统，其特征在于，所述系统包括脑肿瘤MRI影像获取模块、MRI影像处理模块、第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型； 所述脑肿瘤MRI影像获取模块用于分别获取脑肿瘤的每个模态所对应的MRI影像子数据集； 所述MRI影像处理模块用于对各个模态所对应的MRI影像子数据集中的MRI影像进行处理，得到各个模态对应的处理后图像切片； 所述第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型中包括输入层、基于提示学习的模态特征提取器模块、基于双重知识蒸馏的分割网络模块和输出层，且第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型的结构相同； 所述第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型基于各个模态对应的处理后图像切片进行训练； 训练好的第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型用于对待分割的脑肿瘤MRI影像进行处理，得到对待分割脑肿瘤MRI影像的图像分割结果； 所述训练好的第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型用于对待分割的脑肿瘤MRI影像进行处理，得到对待分割脑肿瘤MRI影像的图像分割结果；具体为： 步骤1、采用MRI影像处理模块对待分割脑肿瘤MRI影像的各模态图像分别进行处理，得到待分割脑肿瘤MRI影像的各个模态对应的处理后图像切片； 步骤2、若待分割脑肿瘤MRI影像的模态个数为1，则执行步骤3，否则，若待分割脑肿瘤MRI影像的模态个数大于1，则执行步骤4； 步骤3、将待分割脑肿瘤MRI影像的处理后图像切片作为第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型或第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型的输入，再根据第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型或第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型输出最终的分割结果；具体为： 其中，表示待分割脑肿瘤MRI影像的处理后图像切片，表示经过模态特征提取器的输出，表示第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型或第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型的输出； 再对作Argmax操作，得到对每个像素的分类结果，即获得最终的分割结果； 步骤4、将待分割脑肿瘤MRI影像的各个模态对应的处理后图像切片作为第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型或第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型的输入，再根据第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型或第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型输出最终的分割结果；具体为： 以第个模态作为主模态，将待分割脑肿瘤MRI影像的全部模态作为辅助模态： 其中，表示待分割脑肿瘤MRI影像第个模态对应的处理后图像切片，表示待分割脑肿瘤MRI影像第个辅助模态对应的处理后图像切片，N表示辅助模态的数量，表示经过模态特征提取器的输出，表示第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型或第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型的输出； 再对作Argmax操作，得到对每个像素的分类结果，即获得第个模态对应的分割结果； 分别以各个模态作为主模态，得到每个模态对应的分割结果。

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