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龙图腾网恭喜湖南工程学院申请的专利一种基于AI的医学影像自动分割与标注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：CN119418061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510028186.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于AI的医学影像自动分割与标注系统是由郭鹏;黄雅琦;尹晓露;欧敏设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的医学影像自动分割与标注系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗技术领域，具体涉及一种基于AI的医学影像自动分割与标注系统，包括影像数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、自动分割模块和智能标注模块，影像数据采集模块用于获取医学影像数据，数据预处理模块通过噪声抑制、伪影去除和模态对齐，提升影像质量，特征提取模块提取潜在病变区域的特征图，自动分割模块结合全卷积网络、双向长短期记忆网络和注意力机制，实现对器官区域及病变区域的精准分割，智能标注模块利用医疗知识图谱和语义嵌入技术对分割结果进行解剖学名称、病变类型及病理特征的标注；本发明具有分割精度高、标注全面且扩展性强的优点，有助于提高医学影像分析的自动化和智能化水平。

本发明授权一种基于AI的医学影像自动分割与标注系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的医学影像自动分割与标注系统，其特征在于，包括影像数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、自动分割模块和智能标注模块，其中；所述影像数据采集模块用于采集医学影像数据，所述医学影像数据包括CT影像、MRI影像和X射线影像，并对采集的医学影像数据进行格式转换和标准化处理，将医学影像数据转换为统一的DICOM格式；所述数据预处理模块用于对采集的医学影像数据进行预处理；所述特征提取模块用于对预处理后的医学影像数据进行特征提取，提取潜在病变区域的特征图；所述自动分割模块利用全卷积网络结合双向长短期记忆网络构建的分割模型，对特征提取模块输出的特征图进行自动分割，生成包括器官区域和病变区域的分割结果，所述自动分割模块通过引入注意力机制，增强对复杂病变区域的分割能力，具体包括：注意力权重计算：根据输入特征图和分割结果,计算每个像素的注意力权重；注意力加权特征生成：使用注意力权重对输入特征图进行加权，生成增强特征图；复杂区域优化：将增强特征图融合到分割结果中，进一步提升复杂病变区域的分割效果；最终分割结果输出：输出最终分割结果，包括器官区域和病变区域的分割；所述智能标注模块结合医疗知识图谱，对自动分割模块生成的分割结果进行标注，标注内容包括目标区域的解剖学名称、病变类型以及病理特征；所述自动分割模块通过全卷积网络实现初步区域分割，具体包括：输入特征图加载：接收特征提取模块输出的特征图；卷积操作提取分割特征：使用全卷积网络对输入特征图进行像素级卷积操作，生成分割特征图；下采样与上采样：通过全卷积网络中的下采样操作提取多尺度特征，并通过上采样操作将分割特征还原为与原特征图相同的空间分辨率；初步分割结果生成：将还原后的分割特征图经过激活函数和阈值处理生成初步的分割结果；所述自动分割模块结合双向长短期记忆网络对分割边界进行细化，具体包括：边界特征提取：从初步分割结果中提取边界特征；边界序列化：将边界特征转换为边界序列；边界优化：使用双向长短期记忆网络对边界序列进行优化，生成优化后的边界序列；优化边界映射：将优化后的边界序列映射回原空间，生成细化的分割边界；细化分割结果输出：将优化后的边界融合到初步分割结果中，生成细化后的分割掩膜。

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