基于共享CNN的三维医学图像两阶段分割方法及装置（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了基于共享CNN的三维医学图像两阶段分割方法及装置，方法包括将初始图像输入目标模型进行图像分割，获得初始分割图；根据初始分割图得到初始分割图的ROI的目标位置信息，进而根据预设的ROI边长确定ROI裁剪框的位置和大小，对初始分割图和初始图像进行裁剪，分别得到第一特征图和第二特征图，将第一特征图和第二特征图进行特征融合得到融合特征图，再输入目标模型，得到分割结果；本发明解决了现有技术中使用两个模型导致的计算量和占用空间大的问题，也解决了模型通用性差的问题，同时提高了三维医学图像的分割效果，可广泛应用于图像处理技术领域。

《基于共享CNN的三维医学图像两阶段分割方法及装置（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 2023105597060，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为白杰云;丘瑞瑜;陆尧胜，申请日期为2023-05-17，公开（公告）日期为2026-06-23，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/11 (2017.01)，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：本发明公开了基于共享CNN的三维医学图像两阶段分割方法及装置，方法包括将初始图像输入目标模型进行图像分割，获得初始分割图；根据初始分割图得到初始分割图的ROI的目标位置信息，进而根据预设的ROI边长确定ROI裁剪框的位置和大小，对初始分割图和初始图像进行裁剪，分别得到第一特征图和第二特征图，将第一特征图和第二特征图进行特征融合得到融合特征图，再输入目标模型，得到分割结果；本发明解决了现有技术中使用两个模型导致的计算量和占用空间大的问题，也解决了模型通用性差的问题，同时提高了三维医学图像的分割效果，可广泛应用于图像处理技术领域。

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