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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于超高场磁共振影像重建的海马亚区分割方法及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：CN116071383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202310157600.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于超高场磁共振影像重建的海马亚区分割方法及系统是由李欣蔚;刘洪;王林金;王伟;陈勇;陈望设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超高场磁共振影像重建的海马亚区分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理领域，具体涉及一种基于超高场磁共振影像重建的海马亚区分割方法及系统，包括：磁共振影像数据进行预处理，将预处理后的图像输入到超高场磁共振影像重建网络中进行特征提取，并对提取的特征进行融合重建，得到重建MRI；将重建后的MRI输入到判别器网络进行判别，并将判别后的MRI输入到海马亚区分割网络中提取多尺度特征信息，得到海马亚区分割概率图；根据海马亚区分割概率图对磁共振影像进行海马亚区分割；本发明在超高场磁共振影像重建过程中引入自注意机制、特征匹配损失和ROI损失，以恢复海马区域更多解剖细节，在海马亚区分割过程中引入多尺度深度监督，并设计一个解剖加权交叉熵损失利用丰富的先验知识，提高了分割结果的准确度。

本发明授权一种基于超高场磁共振影像重建的海马亚区分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超高场磁共振影像重建的海马亚区分割方法，其特征在于，包括：获取待分割的脑核磁共振图像，对脑核磁共振图像进行预处理，并将预处理后的脑核磁共振图像输入到联合网络模型中，得到分割结果；其中，联合网络模型包括超高场磁共振影像重建网络和海马亚区分割网络；超高场磁共振影像重建网络包括生成网络和判别网络；对联合网络模型进行训练的过程包括：S1：获取核磁共振影像数据集，并对数据集进行预处理；将预处理后的数据集划分为训练集和验证集；S2：将训练集中的影像输入到超高场磁共振影像重建网络中，采用生成网络提取输入图像的深层特征和浅层特征，并对深层特征和浅层特征进行融合重建，得到初始重建后MRI；生成网络结构包括一个对称的6层encoder-decoder结构，共包含6个三维卷积层、6个三维反卷积层、5个特征拼接层；S3：将初始重建后MRI与训练集中常规MRI输入到判别器网络中与真实MRI进行对比，若输出为假，则返回步骤S2，若输出为真，则输出重建后的MRI；判别网络为PatchGAN网络，包括5层三维卷积层的全卷积网络；S4：将重建后的MRI和常规MRI输入到海马亚区分割网络中提取多尺度特征信息，得到海马亚区分割概率图；海马亚区分割网络为对称的3D-Unet结构，包括10个三维卷积层、4个三维反卷积层和4个特征拼接层；S5：根据海马亚区分割概率图获取重建MRI和常规MRI所对应的分割真值图像，设置初始类别平均dice为0，每个epoch结束后，使用验证集的数据进行模型性能验证，并计算类别平均dice，若比前一个epoch的类别平均dice值高，则保存模型，否则，继续训练；S6：计算联合网络模型的损失函数，不断调整模型参数，当损失函数收敛时完成模型的训练。

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