基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法、装置、介质及终端，涉及医学图像领域，所述模型训练方法包括：构建脑组织分割模型；获取至少一个训练样本和至少一个语义分割真值图；将训练样本进行特征提取，得到特征图；根据语义分割真值图生成边界关键点图；通过对比学习分支引导特征提取网络的训练过程；将所述特征图作为分割输出分支的输入，得到分割结果；通过反向传播算法对脑组织分割模型进行参数调整，以获取所述基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割模型。本发明弥补了MRI成像过程中对比度低的缺陷，提升模型在脑组织边界点上的分割准确率，进一步提升胎儿脑组织的分割效果，这对于产前检查胎儿脑部畸形，降低新生儿缺陷率有一定的意义。

《基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023104238747，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为陆闻滢;徐沁;张鑫，申请日期为2023-04-17，公开（公告）日期为2025-11-18，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/26 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割方法、装置、介质及终端，涉及医学图像领域，所述模型训练方法包括：构建脑组织分割模型；获取至少一个训练样本和至少一个语义分割真值图；将训练样本进行特征提取，得到特征图；根据语义分割真值图生成边界关键点图；通过对比学习分支引导特征提取网络的训练过程；将所述特征图作为分割输出分支的输入，得到分割结果；通过反向传播算法对脑组织分割模型进行参数调整，以获取所述基于深度对比学习的胎儿脑MRI分割模型。本发明弥补了MRI成像过程中对比度低的缺陷，提升模型在脑组织边界点上的分割准确率，进一步提升胎儿脑组织的分割效果，这对于产前检查胎儿脑部畸形，降低新生儿缺陷率有一定的意义。

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