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龙图腾网获悉强联智创(北京)科技有限公司申请的专利用于对脑灌注图像序列分割模型进行训练的方法及产品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：CN120580243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510532638.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权用于对脑灌注图像序列分割模型进行训练的方法及产品是由杨光明;钟利伟;金海岚;印胤;秦岚设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于对脑灌注图像序列分割模型进行训练的方法及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于对脑灌注图像序列分割模型进行训练的方法及产品，该方法包括：在脑灌注图像序列中，对缺血与梗死区域的边界进行标注，获得标注信息；将图像序列输入至差值计算模块中进行差值计算，获得差值特征图；获得脑部基础特征图；将脑部基础特征图输入至小波变换模块在进行小波变换，获得小波变换特征图；将脑部基础特征图输入至局部信息提取模块中进行信息提取，获得局部信息特征图；将差值特征图、小波变换特征图和局部信息特征图结合再输入至分割输出模块中进行区域分割，输出分割结果；基于标注信息和分割结果，更新脑灌注图像序列分割模型的参数，实现对其进行训练。利用本申请的方案，能够提高缺血与梗死区域的分割精度。

本发明授权用于对脑灌注图像序列分割模型进行训练的方法及产品在权利要求书中公布了：1.一种用于对脑灌注图像序列分割模型进行训练的方法，所述脑灌注图像序列分割模型包括差值计算模块、基础特征提取模块、小波变换模块、局部信息提取模块和分割输出模块；所述方法包括： 获取脑灌注图像序列，并在所述脑灌注图像序列的每个图像中，对缺血区域和梗死区域的边界进行标注，以获得标注信息； 将所述脑灌注图像序列输入至所述差值计算模块中进行差值计算，以获得差值特征图；所述差值特征图为所述脑灌注图像序列中相邻时间点之间的图像差值构成的特征图； 将所述脑灌注图像序列输入至所述基础特征提取模块中进行特征提取，以获得脑部基础特征图； 将所述脑部基础特征图输入至所述小波变换模块进行小波变换，以获得小波变换特征图； 将所述脑部基础特征图输入至所述局部信息提取模块中进行信息提取，以获得局部信息特征图； 将所述差值特征图、所述小波变换特征图和所述局部信息特征图进行组合，以构建组合特征图，并将所述组合特征图输入至所述分割输出模块中进行区域分割，以输出分割结果； 基于所述标注信息和所述分割结果，更新所述脑灌注图像序列分割模型的参数，以实现对其进行训练； 在所述小波变换模块中进行小波变换，以获得小波变换特征图包括： 将所述脑部基础特征图经由使用预设卷积核的卷积层进行卷积处理，以获得处理后的脑部基础特征图； 对所述处理后的脑部基础特征图进行小波变换，以获得低频信息和高频信息，所述高频信息包括水平信息、垂直信息和对角信息； 将所述水平信息、所述垂直信息和所述对角信息进行组合，再经由使用11卷积核的卷积层和批量归一化层进行处理，以获得处理后的高频信息； 将所述低频信息经由使用11卷积核的卷积层进行处理，以获得处理后的低频信息； 将所述处理后的高频信息与所述处理后的低频信息进行组合，以获得所述小波变换特征图； 在所述差值计算模块中进行差值计算，以获得差值特征图包括： 基于所述脑灌注图像序列中的不同时间点的图像，计算相邻时间点的第一图像和第二图像之间的图像差值作为差值特征图； 对所述差值特征图进行去噪，以获得去噪后的差值特征图。

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