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龙图腾网恭喜博医来股份公司申请的专利使用机器学习和解剖向量进行医学图像分析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：CN114846524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202080088515.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权使用机器学习和解剖向量进行医学图像分析是由斯特凡·维尔斯迈尔;延斯·施马勒设计研发完成，并于2020-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用机器学习和解剖向量进行医学图像分析在说明书摘要公布了：本发明公开了一种计算机实施的方法，该方法包括将具有已知观察方向和图谱的跟踪成像装置诸如显微镜配准到患者空间，以便可以在图谱空间与参考系之间建立变换以定义图像中患者解剖结构的位置。标签与图像的某些组成部分相关联，并与医学图像和解剖向量以及例如图谱一起输入到学习算法中，诸如机器学习算法，例如卷积神经网络，以训练学习算法来自动分割使用跟踪成像装置生成的患者图像。然后，训练过的学习算法允许对患者图像进行有效的分割和或标记，而不必每次都将患者图像配准到图谱，从而节省计算量工作。

本发明授权使用机器学习和解剖向量进行医学图像分析在权利要求书中公布了：1.一种训练用于确定指示医学图像中解剖结构的位置或类型的标签与医学图像中解剖结构的位置或类型之间关系的学习算法的计算机实施的方法，所述方法包括以下步骤：a）获取患者训练图像数据（S21），所述患者训练图像数据描述多个患者的解剖结构的数字医学图像；b）获取图谱数据（S22），所述图谱数据能够与图像信息相比较并描述包含所述解剖结构的身体解剖部位的解剖模型；c）获取观察方向数据（S23），所述观察方向数据描述成像装置在用于生成所述医学图像的时间点朝向所述解剖结构的观察方向；d）基于所述观察方向数据和所述图谱数据确定解剖向量数据（S24），其中，所述解剖向量数据描述将所述观察方向变换为参考系所得的解剖向量，在所述参考系中定义所述解剖模型中的位置；e）获取标签数据（S25），所述标签数据描述表示所述解剖模型中解剖结构的位置或类型的标签；以及f）基于所述患者训练图像数据、所述解剖向量数据和所述标签数据确定解剖指标数据（S26），其中，所述解剖指标数据描述用于建立所述医学图像所描述的解剖结构的位置或类型与所述标签之间关系的学习算法的模型参数，其中，通过将所述患者训练图像数据和所述标签数据以及图谱数据子集输入到关系建立函数中来确定所述解剖指标数据，其中，所述图谱数据子集已经基于所述图谱数据和所述解剖向量数据而确定。

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