恭喜中国科学院深圳先进技术研究院王珊珊获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法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：CN114463345B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111566049.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法是由王珊珊;郑海荣;李程;薛珍珍;刘新;梁栋设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了的基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法，应用于医学影像技术领域，通过获取多参数磁共振样本图像；将所述多参数磁共振样本图像输入待训练的图像分割模型，对所述待训练的图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型；获取单参数磁共振样本图像；将所述单参数磁共振样本图像输入训练后的图像分割模型对所述训练后的图像分割模型进行测试，当测试成功时，得到训练好的图像分割模型；获取待识别的磁共振图像；将所述待识别的磁共振图像输入所述训练好的图像分割模型，得到所述待识别的磁共振图像中的乳腺病变区域的信息。从而降低图像分割模型的训练过程中对样本图像的要求。
本发明授权基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法，其特征在于，包括：获取多参数磁共振样本图像，其中，所述多参数磁共振样本图像中包括包含乳腺病变区域的磁共振样本图像；将所述多参数磁共振样本图像输入待训练的图像分割模型，对所述待训练的图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型，其中，所述待训练的图像分割模型为动态自适应网络模型；获取单参数磁共振样本图像；将所述单参数磁共振样本图像输入训练后的图像分割模型对所述训练后的图像分割模型进行测试，当测试成功时，得到训练好的图像分割模型；获取待识别的磁共振图像；将所述待识别的磁共振图像输入所述训练好的图像分割模型，得到所述待识别的磁共振图像中的乳腺病变区域的信息。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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