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龙图腾网恭喜中国医学科学院基础医学研究所申请的专利基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的协同交叉分割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：CN115272385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202110481212.6，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的协同交叉分割系统是由张唯唯;李振宇;李恩慧;张童禹设计研发完成，并于2021-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的协同交叉分割系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的协同交叉分割系统。所述系统包括：预处理模块，其对采集到的3D颅脑CT图像进行预处理；标签图像生成模块，其对预处理后的3D脑实质CT图像自动生成标签图像；监督标签图像生成模块，对标签图像进行标签融合处理，以获得监督标签图像；训练模块，其利用监督标签图像来训练基于深度学习的脑出血和周围水肿的协同交叉分割模型；测量模块，其利用深度学习分割结果进行形态学测量并进行结果呈现。该协同交叉分割模型包括两个结构相同的出血分割网络和周围水肿分割网络，出血分割网络的解码器与周围水肿分割网络的解码器交叉连接以及周围水肿分割网络的解码器与出血分割网络的解码器交叉连接。

本发明授权基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的协同交叉分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自动生成标签的脑出血和周围水肿的协同交叉分割系统，其特征在于包括以下模块：预处理模块，其对采集到的3D颅脑CT图像进行预处理；标签图像生成模块，其利用计算机视觉和机器学习的算法对预处理后的3D脑实质CT图像自动生成脑出血标签图像和周围水肿标签图像；监督标签图像生成模块，其对自动生成的脑出血标签图像和周围水肿标签图像进行标签融合处理，以获得脑出血监督标签图像和周围水肿监督标签图像；训练模块，其利用脑出血监督标签图像和周围水肿监督标签图像来训练基于深度学习的脑出血和周围水肿的协同交叉分割模型，以对脑出血和周围水肿同时进行分割；测量模块，其利用脑出血和周围水肿的深度学习分割结果，进行形态学测量并进行结果呈现；其中，基于深度学习的脑出血和周围水肿的协同交叉分割模型包括两个结构相同的出血分割网络和周围水肿分割网络；出血分割网络和周围水肿分割网络具有相同的输入，分别输出脑出血的深度学习分割结果和周围水肿的深度学习分割结果；出血分割网络和周围水肿分割网络分别以编码-解码的3D残差U-Net框架作为骨干网络；出血分割网络和周围水肿分割网络的编码器中下采样的层数与出血分割网络和周围水肿分割网络的解码器中上采样的层数相等；出血分割网络的解码器的除最顶层外的各层与周围水肿分割网络的解码器的相对应层交叉连接；周围水肿分割网络的解码器的除最顶层外的各层与出血分割网络的解码器的相对应层交叉连接；基于深度学习的脑出血和周围水肿的协同交叉分割模型进一步包括通道注意力模块和空间注意力模块；所述通道注意力模块设置在出血分割网络的解码器与周围水肿分割网络的解码器之间；所述空间注意力模块设置在同一分割网络内的编码器和解码器之间；对自动生成的脑出血标签图像和周围水肿标签图像进行标签融合处理包括：对自动生成的脑出血标签图像，通过选取一定的膨胀半径进行扩增，然后对自动生成的脑出血标签图像和膨胀之后的脑出血标签图像进行标签融合处理并进行二值化处理；对自动生成的周围水肿标签图像，通过选取一定的半径进行孔洞闭合处理，然后对自动生成的周围水肿标签图像和相应闭合之后的周围水肿标签图像进行标签融合处理并进行二值化处理。

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