(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221095752 2.5 (22)申请日 2022.08.10 (71)申请人 中国科学院深圳先进技 术研究院 地址 518000 广东省深圳市南 山区西丽深 圳大学城学苑大道1068号 (72)发明人 隆晓菁　黄晓娜　李宇涵　梁栋　 (74)专利代理 机构 北京维正专利代理有限公司 11508 专利代理师 何星民 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种胎儿脑MRI组织分析方法、 装置和电子 设备 (57)摘要 本申请涉及数据分析领域， 尤其是一种 胎儿 脑MRI组织分析方法、 装置和电子设备， 包括获取 多个治疗后脑MRI图像， 每一治疗后脑MRI图像对 应不同胎龄； 将每一治疗后脑MRI图像进行脑组 织分割， 得到多个局部脑组织对应的多个治疗后 局部脑组织 分割图； 针对每一治疗后脑MRI图像， 获取与每一治疗后局部脑组织分割图对应的治 疗前局部脑组织分割图； 针对每一治疗后脑MRI 图像， 确定每一局部脑组织形变系数； 针对每一 局部脑组织， 根据所有胎龄对应的局部脑组织形 变系数生 成每一局部脑组织对应的线性分析图； 基于所有局部脑组织对应的线性分析图确定最 终脑组织分析信息。 本申请便于对不同胎龄与不 同脑组织治疗前后变化产生的影响进行整体分 析。 权利要求书3页 说明书19页 附图7页 CN 115409782 A 2022.11.29 CN 115409782 A 1.一种胎儿脑MRI组织分析 方法， 其特 征在于， 包括： 获取多个治疗后脑MRI图像， 其中， 每一治疗后脑MRI图像对应不同的胎龄； 将每一治疗后脑MRI图像进行脑组织分割， 得到多个局部脑组织对应的多个治疗后局 部脑组织分割图； 针对每一治疗后脑MRI图像， 获取与每一治疗后局部脑组织分割图对应的治疗前局部 脑组织分割图； 针对每一治疗后脑MRI图像， 基于每一治疗前局部脑组织分割图与对应的治疗后局部 脑组织分割图， 确定每一局部脑组织形变系数； 针对每一局部脑组织， 根据 所有胎龄对应的局部脑组织形变系数生成每一局部脑组织 对应的线性分析图； 基于所有局部脑组织对应的线性分析图确定最终脑组织分析信 息， 所述脑组织分析信 息用于分析治疗效果与胎龄之间的关联影响。 2.根据权利要求1所述的一种胎儿脑MRI组织分析方法， 其特征在于， 所述将每一治疗 后脑MRI图像进 行脑组织分割， 是由训练好的金字塔 分割模型实现的， 金字塔分割模型的训 练过程包括： 获取多个脑MRI训练样本， 每一脑MRI训练样本包括脑MRI图像以及对应的多个局部脑 组织标签； 获取待训练金字塔分割模型， 所述待训练金字塔分割模型包括编码器、 解码器、 跳跃连 接模块和特 征组合模块； 将多个脑MRI训练样本输入到所述待训练金字塔分割模型中进行迭代训练， 得到每一 脑MRI训练样本的训练结果； 根据每一训练结果与对应的局部脑组织标签， 确定函数损失值； 若所述函数损 失值低于预设标准损 失值， 则停止迭代训练， 得到训练好的金字塔分割 模型。 3.根据权利要求2所述的一种胎儿脑MRI组织分析方法， 其特征在于， 所述将每一治疗 后脑MRI图像进 行脑组织分割， 得到多个局部脑组织对应的多个治疗后局部脑组织分割图， 包括： 获取每一治疗后脑MRI图像对应的治疗后脑MRI图像特 征； 将每一治疗后脑MRI图像特征输入到编码器中进行特征提取， 输出每一编码层对应的 编码MRI图像特征， 所述编码 器包括多个编码层， 每一编 码层包括一个下采样模块和一个注 意力结构模块； 基于解码器和跳跃连接模块， 将所有与解码层对应的编码MRI图像特征进行特征连接， 输出每一解码层对应的目标图像特征， 所述解码器包括多个解码层， 每一解码层包括一个 上采样模块和一个注意力结构模块， 最后一个解码层还 包括一个混合 膨胀卷积模块； 将多个目标图像特 征输入到特 征组合模块， 输出多个治疗后局部脑组织分割图。 4.根据权利要求3所述的一种胎儿脑MRI组织分析方法， 其特征在于， 所述将每一治疗 后脑MRI图像特征输入到编码器中进行特征提取， 输出每一编码层对应的编码MRI图像特 征， 包括： 将每一治疗后脑MRI图像特 征输入到第一编码层， 输出第一编码MRI图像特 征；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115409782 A 2将所述第一编码MRI 图像特征输入到第二编码层， 得到第二编码MRI 图像特征， 循环执 行直至编码器中的最后一层编码层输出最后一层编码MRI图像特征， 以得到每一编码层对 应的编码MRI图像特 征。 5.根据权利要求3所述的一种胎儿脑MRI组织分析方法， 其特征在于， 所述基于解码器 和跳跃连接模块， 将所有解码层 对应的编码MRI图像特征进 行特征连接， 输出每一解码层 对 应的目标图像特 征， 包括： 将编码器 中最后一层输出的编码MRI图像特征输入第一解码层， 得到第一解码MRI图像 特征； 基于跳跃连接模块， 将所述第一解码MRI图像特征和对应编码层的编码MRI图像特征输 入到第二解码层， 得到第二解码MRI图像特征， 循环执行直至解码器中的最后一层解码层， 以得到每一 解码层对应的目标图像特 征。 6.根据权利要求3所述的一种胎儿脑MRI组织分析方法， 其特征在于， 注意力结构模块 用于： 获取采样后的图像的像素特征值， 当注意力结构模块为编码层的注意力结构模块时， 采样后的图像为下采样后的治疗后脑MRI图像， 当注意力结构模块为解码层的注意力结构 模块时， 采样后的图像为上采样后的与解码层对应的编码MRI图像； 根据像素 特征值确定对应的矩阵Q、 矩阵K和矩阵V； 将所述矩阵K进行 卷积得到矩阵K1； 将所述矩阵K1和矩阵Q连接得到初始矩阵， 并对初始矩阵进行两个连续卷积运算， 得到 关系矩阵A； 将所述关系矩阵A与所述矩阵V进行矩阵相乘， 得到矩阵K2； 将所述矩阵K1和矩阵K2进行融合输出图像特征， 其中当注意力结构模块为编码层的注 意力结构模块时， 输出编码MRI图像特征， 当注意力结构模块为解码层 的注意力结构模块 时， 输出目标图像特 征。 7.根据权利要求1所述的一种胎儿脑MRI组织分析方法， 其特征在于， 所述针对每一治 疗后脑MRI图像， 获取与每一治疗后局部脑组织分割图对应的治疗前局部脑组织分割图， 包 括： 根据每一治疗后脑MRI图像， 确定胎龄； 根据每一治疗后脑MRI图像和对应的胎龄， 从历史数据库中确定对应的治疗前脑MRI图 像； 根据每一治疗前脑MRI图像， 确定多个对应的治疗前局部脑组织分割图； 针对每一局部脑组织， 确定每一治疗后局部脑组织分割图对应的治疗前局部脑组织分 割图。 8.根据权利要求1所述的一种胎儿脑MRI组织分析方法， 其特征在于， 所述针对每一治 疗后脑MRI图像， 基于每一治疗前局部脑组织分割图与对应的治疗后局部脑组织分割图， 确 定每一局部脑组织形变系数， 包括： 针对每一治疗后脑MRI图像， 将每一治疗前局部脑组织分割图与对应的治疗后局部脑 组织分割图导入预先建立的坐标系中， 确定出每一治疗前局部脑组织分割图与对应的每一 治疗后局部脑组织分割图的治疗前后边界点 坐标；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115409782 A 3