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龙图腾网恭喜珠海普罗精准医疗科技有限公司申请的专利基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤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：CN112819763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202110092961.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法是由杨新武;朱孔强设计研发完成，并于2021-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Guide‑MultiScale‑Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法，包括数据预处理、模型构建、模型训练以及模型最终分割结果。遵循医学深度学习分割网络的架构，即编码器‑解码器的思想。解码器采用提取特征更好的ResNet18，在医学分割网络中为了恢复细节信息往往通过将高阶语义信息与低阶语义信息结合起来，但低阶语义信息中噪声比较多，直接融合会容易受到噪声的影响，因此通过高阶语义信息来指导低阶语义信息，抑制非病灶区域，激活病灶区域，减少非病灶的影响。由于肿瘤病灶大小不一，因此基于门控机制的多尺度融合来捕捉多尺度信息，提高分割性能。采用深监督技术，加快梯度传播，并且使得中间层学到信息更加具有区分性，提高模型的分割结果。

本发明授权基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取乳腺超声图像的数据集，并进行数据预处理；步骤二、使用pytorch深度学习框架，模型构建；步骤三、定义损失函数；步骤四、对模型进行训练，直至收敛；步骤五、对训练好的模型进行乳腺肿瘤病灶分割，得到最终分割结果；模型最顶层输出对应的损失函数定义为: 步骤三中，损失函数由两种组成，前者是weightCrossLoss，后者是DiceLoss,其中α∈[0,1]表示平衡因子，控制两种loss的比例，取0.5；β∈[0,1]表示控制假阴性和假阳性的权重，取0.5，大于0.5偏向惩罚假阳性，小于0.5偏向惩罚假阴性；N表示像素的个数，t∈{0,1}表示真实分割结果，p∈[0,1]表示模型预测处理的结果，其中K表示分割的种类，默认值为1，S表示缩放因子，默认值为1e-5；解码器中第i∈{1,2,3,4}层输出对应的损失函数定义为: 其中N表示像素的总数，β∈[0,1]表示控制假阴性和假阳性错误比例，取0.5，如果大于0.5偏向惩罚假阳性，否则偏向惩罚假阴性，取0.5，β∈{0,1}表示真实标签，p∈[0,1]表示模型预测的概率值；总损失定义为: 模型的总的损失函数由两步分组成,第一部分是由顶层的损失组成，并且由四个中间层输出对应的损失函数相加构成。

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