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发明专利
已授权
一种基于深度网络的三叉神经自动分割方法
📄 申请号：CN202210379996.6
📄 发布日：2026/08/04
著录项目信息
申请日
2022-04-06
公开号
CN114972745B
公开日
2025-05-27
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_26
IPC 分类号
G06V10_26
,
G06V10_25
,
G06V10_764
,
G06V10_82
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
深度学习
深度学习
医学图像分割
医学影像处理
应用场景
医疗影像诊断, 神经外科手术规划, 三叉神经疾病评估, 医学影像辅助分析, 临床决策支持
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摘要
一种基于深度网络的三叉神经自动分割方法，网络将T1、DEC和FOD图像的单独模态进行模态融合，由两个独立的分析路径和一个共享的合成路径组成实现多模态融合；多模态数据的融合可以为模型预测提供更多的信息，从而提高了三叉神经预测结果的准确率。本发明有效融合多模态数据的深度信息，实现了三叉神经的全自动精确分割，极大减少了专家标注识别的工作量，同时也为除三叉神经以外其他颅神经的分割研究提供稳定、高效、可重复的分析方法。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
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2022103799966 · 浙江工业大学
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📌 交易状态：
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未申报
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