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龍圖騰網獲悉北京光大宏達科技有限公司申請的專利一種基于醫學圖像的人體腹部脂肪分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120278972B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510357501.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于醫學圖像的人體腹部脂肪分析方法是由趙東紅設計研發完成，并于2025-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于醫學圖像的人體腹部脂肪分析方法在說明書摘要公布了：本發明涉及醫學圖像處理技術領域，公開了一種基于醫學圖像的人體腹部脂肪分析方法，獲取CT、MRI及超聲影像等多模態醫學圖像數據，經多尺度仿射變換對齊構建融合數據庫，用基于殘差自編碼器的模型去噪并結合Canny邊緣檢測增強邊界。基于改進U?Net架構構建分割模型，融合多模態特征，用動態卷積核與通道注意力機制優化。采用多任務聯合學習框架建立量化分析模型，解決梯度沖突，搜索生成輕量化子網絡。對分割模型不確定性建模，進行主動學習標注優化性能。設計多粒度特征融合框架，嵌入解剖先驗知識構建關聯圖，生成結構化分析報告，可精準分析腹部脂肪，輔助肥胖相關疾病診療。

本發明授權一種基于醫學圖像的人體腹部脂肪分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于醫學圖像的人體腹部脂肪分析方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：獲取多模態醫學圖像數據，包括CT、MRI及超聲影像，通過多尺度仿射變換對齊異構模態數據，構建腹部脂肪多模態融合數據庫；針對圖像噪聲或偽影，采用基于殘差自編碼器的去噪模型進行修復，并結合Canny邊緣檢測算法增強解剖結構邊界； 步驟2：基于改進的U-Net架構構建腹部脂肪語義分割模型，以圖像超像素為基本單元，融合多模態特征作為輸入通道，通過跨尺度跳躍連接融合局部細節與全局上下文信息；采用動態卷積核替換傳統卷積層，并結合通道注意力機制優化特征通道權重分配，輸出像素級脂肪區域掩碼； 步驟3：采用多任務聯合學習框架建立脂肪量化分析模型，定義脂肪體積計算、內臟-皮下脂肪分類及脂肪代謝關聯性預測為并行任務，基于梯度沖突消解算法動態調整任務權重；通過神經架構搜索自動生成輕量化子網絡，并采用領域自適應技術適配跨設備成像差異； 步驟4：基于高斯過程回歸對分割模型進行不確定性建模，篩選高置信度區域并構建概率分布圖；通過異步分布式采樣對低置信度區域進行主動學習標注，采用熵最小化策略迭代優化模型泛化性能； 步驟5：設計多粒度特征融合框架，將解剖先驗知識嵌入圖卷積網絡，構建脂肪分布與器官拓撲關聯圖；采用自適應池化層提取多尺度空間特征，并通過對比學習損失約束特征判別性，生成結構化脂肪分析報告。

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