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龙图腾网恭喜豪夫迈·罗氏有限公司申请的专利通过对象检测定位的医学图像的三维对象分割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：CN114503159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202080057028.2，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权通过对象检测定位的医学图像的三维对象分割是由L·谢;K·H·巴克;O·巴兹吉尔设计研发完成，并于2020-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本通过对象检测定位的医学图像的三维对象分割在说明书摘要公布了：本公开涉及使用深度学习网络来分割医学图像内的对象的技术，所述深度学习网络基于衍生对比度机制通过对象检测进行定位。特别地，本发明的方面涉及定位具有第一特征的第一医学图像内的目的对象、将所述目的对象的边界框或分割掩膜投影到具有第二特征的第二医学图像上以限定所述第二医学图像的一部分以及将所述第二医学图像的所述部分输入深度学习模型中，所述深度学习模型被配置为使用能够分割所述第二医学图像的所述部分并且生成围绕所述目的对象的分割边界的加权损失函数的检测器。所述分割边界可用于计算所述目的对象的体积，以用于确定受试者的诊断和或预后。

本发明授权通过对象检测定位的医学图像的三维对象分割在权利要求书中公布了：1.一种用于分割医学图像内的对象的方法，其包括：获得受试者的医学图像，所述医学图像包括具有第一特征的第一图像和具有第二特征的第二图像，其中所述医学图像使用一种或多种医学成像方式生成；使用定位模型将所述第一图像内的对象定位并且分类为多个对象类别，其中所述分类将所述第一图像的像素或体素的集合分配至所述多个对象类别中的一个或多个中，其中所述将所述第一图像内的对象定位并且分类包括将一种或多种聚类算法应用于所述第一图像的多个像素或体素，其中所述一种或多种聚类算法包括k均值算法，所述k均值算法将观察结果分配给与所述多个对象类别相关联的聚类，其中所述一种或多种聚类算法进一步包括期望最大化算法，所述期望最大化算法基于一种或多种概率分布来计算聚类成员的概率，并且其中所述k均值算法通过估计所述多个对象类别中的每个对象类别的初始参数来初始化所述期望最大化算法；使用所述定位模型，基于分配有所述多个对象类别中的对象类别的像素或体素的集合来确定用于所述第一图像内的目的对象的边界框或分割掩膜；将所述边界框或所述分割掩膜转移到所述第二图像上，以限定所述第二图像的包括所述目的对象的部分；将所述第二图像的所述部分输入三维神经网络模型中，所述三维神经网络模型被构建用于使用加权损失函数进行体积分割；使用所述三维神经网络模型生成围绕所述目的对象的估计的分割边界，其中所述三维神经网络模型包括使用训练数据集识别的多个模型参数，所述训练数据集包括：多个医学图像，所述多个医学图像具有与围绕目的对象的分割边界相关联的注释；以及多个附加医学图像，所述多个附加医学图像具有与围绕目的对象的分割边界相关联的注释，其中所述多个附加医学图像通过将来自所述多个医学图像的图像直方图与来自多个基准图的图像直方图进行匹配来人工生成；并且其中所述多个模型参数使用所述训练数据集基于最小化所述加权损失函数来识别，其中所述加权损失函数为加权Dice损失函数；以及使用所述三维神经网络输出所述第二图像的具有围绕所述目的对象的所述估计的分割边界的所述部分。

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