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龍圖騰網(wǎng)獲悉醫(yī)科達(dá)有限公司申請的專利使用深度學(xué)習(xí)的基于圖譜集的分割獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114037726B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111210496.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)使用深度學(xué)習(xí)的基于圖譜集的分割是由韓驍;妮科萊特·帕特里夏·馬格羅設(shè)計研發(fā)完成，并于2019-02-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本使用深度學(xué)習(xí)的基于圖譜集的分割在說明書摘要公布了：本申請公開了使用深度學(xué)習(xí)的基于圖譜集的分割。在基于圖譜集的分割過程中操作經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器的計算機(jī)實現(xiàn)的方法包括：將機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器應(yīng)用于受試者圖像以產(chǎn)生受試者圖像的各個區(qū)域的分類，機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器已經(jīng)由與機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器分離的深度學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)訓(xùn)練；基于受試者圖像的各個區(qū)域的分類估計受試者圖像的各個區(qū)域的結(jié)構(gòu)標(biāo)記；以及通過將估計的結(jié)構(gòu)標(biāo)記與對受試者圖像進(jìn)行基于圖譜集的分割產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)標(biāo)記組合來定義受試者圖像的各個區(qū)域的結(jié)構(gòu)標(biāo)記；其中機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器使用從深度學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練以對圖譜集圖像中的多個解剖結(jié)構(gòu)分類；并且其中深度學(xué)習(xí)模型包括生成數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

本發(fā)明授權(quán)使用深度學(xué)習(xí)的基于圖譜集的分割在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于在基于圖譜集的分割過程中使用經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器的計算機(jī)實現(xiàn)的方法，所述方法包括： 將所述經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器應(yīng)用于受試者圖像，以對所述受試者圖像的各個區(qū)域中的一個或更多個分割的解剖特征進(jìn)行分類，所述經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器先前已經(jīng)由與所述經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器分離的深度學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練， 其中，所述經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器使用由所述深度學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以對圖譜集圖像中的多個解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類，并且其中，所述深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適于通過對所述圖譜集圖像中的所述多個解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析來生成數(shù)據(jù)； 基于所述受試者圖像中分類的所述一個或更多個分割的解剖特征來估計所述受試者圖像的各個區(qū)域的結(jié)構(gòu)標(biāo)記； 對所述受試者圖像執(zhí)行基于圖譜集的分割以產(chǎn)生圖譜集結(jié)構(gòu)標(biāo)記，其中，所述基于圖譜集的分割包括多個圖譜集的配準(zhǔn)，所述多個圖譜集的配準(zhǔn)由根據(jù)利用所述深度學(xué)習(xí)模型對所述受試者圖像或多個圖譜集的分析產(chǎn)生的分割數(shù)據(jù)來輔助；以及 通過將所估計的結(jié)構(gòu)標(biāo)記與所述圖譜集結(jié)構(gòu)標(biāo)記進(jìn)行組合來定義所述受試者圖像的各個區(qū)域的結(jié)構(gòu)標(biāo)記； 其中，通過i將所述經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器應(yīng)用于所述受試者圖像而產(chǎn)生的所述受試者圖像的所述一個或更多個分割的解剖特征的第一映射和ii對所述受試者圖像進(jìn)行所述基于圖譜集的分割而產(chǎn)生的所述受試者圖像的所述一個或更多個分割的解剖特征的第二映射的融合而產(chǎn)生所定義的結(jié)構(gòu)標(biāo)記。

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