更新时间：2026-08-18 00:04:20
已登记
详细信息
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知识产权名称
基于人工智能的3D腹部MRI语义分割数据
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登记编号
DIP2024000015617
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申请人
湖州创感科技有限公司
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登记类型
首次登记
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登记有效期
3年
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申请时间
2024-11-14 11:26:30
详细信息
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所属行业
制造业
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交易状态
待交易
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数据规模
3461
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更新频次
按需更新
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应用场景
基于人工智能的3D腹部MRI语义分割技术在医学影像分析领域具有重要的应用价值，尤其在复杂腹部解剖结构的识别和疾病诊断中。3D腹部MRI图像相较于2D图像提供了更多的空间信息，能够更精确地进行多维度的解剖结构分割，帮助医生更好地理解和诊断腹部相关疾病，如肝脏疾病、肾脏病变、肠道问题等。这项技术在医学研究和临床实践中具有广泛的应用前景，特别是在自动化诊断、疾病监测和手术规划中，能够提高诊断效率，降低医生的工作负担，同时提供更为精准的疾病预警与治疗指导
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算法规则简要说明
数据收集：在该算法中，首先收集腹部MRI数据以及相应的真实分割标签，作为模型训练和验证的基础。每个病例包括：腹部MRI数据（*.nii.gz格式文件），包含腹部MRI的原始数据。数据参数信息（*.json格式），用于记录MRI图像的具体参数，帮助模型更好地理解图像的特征。真实分割标签，表示不同组织或病变区域的真实标注信息，作为监督学习的目标数据。 数据预处理：首先对腹部MRI数据进行标准化处理，例如缩放、归一化等，使得数据适配神经网络的输入要求。然后，将MRI转换为适合训练的腹部3D结构数据（.npy格式），并生成预处理后的腹部3D结构数据特征（.pkl格式）。 模型构建：使用基于3D卷积神经网络来进行腹部MRI图像的语义分割。网络的输入是经过预处理的3D图像数据和对应的腹部3D结构特征，输出为预测的分割标签。具体算法公式如下：F_features = Encoder_features(3D_Structural_Features)，Output_segmentation = Decoder_segmentation(F_image, F_features)。其中，Encoder_features是用于提取腹部3D结构特征（3D_Structural_Features）的编码器。Decoder_segmentation是用于生成预测分割标签（Output_segmentation）的解码器。通过这种方式，模型可以精确地进行三维分割，输出每个器官的分割结果。最后使用DSC和NSD指标进行评估。
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更新频次
按需更新
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存证平台
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