一种基于深度学习的脊柱MRI图像分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明公开了一种基于深度学习的脊柱MRI图像分割方法，本发明考虑了MRI数据在脊柱等骨骼方面的成像不清晰的情况，利用图像分类效果较好的EfficientNetV2 2D和EfficientNetV2 3D进行特征提取，通过ASPP 2D、ASPP 3D、Attention机制2D、Attention机制3D提高特征提取的能力，最后通过双线性插值进行上采样，最终得到分割结果。
《一种基于深度学习的脊柱MRI图像分割方法（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 2022116722958，当前法律状态为已下证，由江苏理工学院提出申请，发明人为常珊;蔡标;陆翼;徐晴;孔韧，申请日期为2022-12-26，公开（公告）日期为2025-09-09，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/10 (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：本发明公开了一种基于深度学习的脊柱MRI图像分割方法，本发明考虑了MRI数据在脊柱等骨骼方面的成像不清晰的情况，利用图像分类效果较好的EfficientNetV2 2D和EfficientNetV2 3D进行特征提取，通过ASPP 2D、ASPP 3D、Attention机制2D、Attention机制3D提高特征提取的能力，最后通过双线性插值进行上采样，最终得到分割结果。
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