**对比文件名称**：2013-03-05_发明授权_US08391603B2 System and method for image segmentation
**目标专利名称**：216神经元形态模型开发的上下文实时反馈CN106104586B
**本次调用的模型名称**：专利创造性评估模型
### 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：所述方法包括：生成神经元形态模型的上下文反馈<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件涉及医学图像分割系统，其生成的是图像分割结果（如系统生成的分段120）或用于调整分割参数的学习模型更新，而非“神经元形态模型”的上下文反馈。目标专利的“上下文反馈”特指在神经元形态模型开发过程中，用于提供实时视觉化和分析的信息，与对比文件中的图像分割反馈在技术领域、应用目的和实质内容上均不相同。因此，本领域技术人员无法从对比文件中毫无疑义地得出或合理推断出该技术特征。 |
| **技术特征B**：，所述神经元形态模型包括在所述神经元形态模型的开发期间被监视的资产，<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件中被处理或监视的对象是医学图像及相关的分割区域、轮廓或参数（如图像88、初始分段113），这些是图像处理领域的“资产”。目标专利中的“资产”特指神经元形态模型的组成部分，如神经元、突触或网络。两者在技术领域和具体指代对象上存在根本差异。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征C**：所述资产包括神经元、突触或神经元网络中的至少一者<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件全文涉及图像分割技术，其内容围绕图像、像素、阈值、轮廓等概念，并未提及任何与“神经元”、“突触”或“神经元网络”相关的内容。因此，该技术特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **技术特征D**：显示互动上下文面板以便至少部分地基于在所述神经元形态模型的开发期间的所述上下文反馈来示出表示<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件确实具有显示功能，例如将图像和生成的分段显示给观察者（参见[0067]），并允许观察者进行编辑互动。然而，对比文件显示的“表示”是图像分割的结果，其互动的目的是为了获得用户反馈以训练分割算法。这与目标专利中“在神经元形态模型的开发期间”基于“上下文反馈”来“示出表示”有本质不同。目标专利的上下文面板是用于模型开发调试的实时视觉化工具，而对比文件的显示界面是用于图像编辑和算法训练。两者作用不同，本领域技术人员无法合理推断出该特征。 |
| **技术特征E**：以及使用所述互动上下文面板来修改所述神经元形态模型的输入曲线。<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件中，用户可以通过界面修改图像分割的结果（如添加/移除像素、拖动轮廓点，见[0067]），这修改的是分割输出本身或影响分割算法的参数（如阈值）。目标专利中“修改输入曲线”特指调整神经模型的输入刺激或参数。两者修改的对象和目的完全不同。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征F**：其特征在于，进一步包括基于执行所述模型来更新所述互动上下文面板。<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件会在用户提供反馈后更新其内部的学习模型（知识库130）以及随后生成的新分段（见[0066]-[0068]），这可能导致显示内容的变化。但这种更新是“基于用户反馈对学习模型的更新”，而非目标专利中“基于执行所述模型（即神经元形态模型本身）”来更新面板。更新触发条件和根本原因不同。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征G**：其特征在于，所述表示实时地发生。<br>**判断结果**：隐含公开 | [0081] “Preferably, the initial segmentation interface 111 employs real-time interaction as follows (use of the term “real-time” refers to information or events being updated as they occur but need not be instantaneous): 1) the observer 40 moves the mouse pointer over the selected image 138 as shown in FIG. 4; 2) at every mouse position the system 20 analyzes the pixels in the vicinity of the current mouse location; 3) the system either shows a reasonable segment 142 (if one can be easily identified), as described below, or displays a suitable geometrical shape...” | 对比文件明确描述了“实时交互”的过程：当观察者移动鼠标时，系统实时分析鼠标位置附近的像素并立即显示相应的分段或几何形状。这公开了“表示实时地发生”这一技术特征，即信息的显示更新是随着用户操作即时发生的。尽管该特征应用的领域（图像分割交互）与目标专利（神经元模型开发）不同，但“实时发生”这一功能特性本身是通用的。本领域技术人员阅读对比文件后，能够合理推断出其系统具备实时显示和更新的能力。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征H**：其特征在于，进一步包括操纵所述互动上下文面板以便更新所述神经元形态模型的代码。<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件中，用户对显示的分段进行编辑（操纵），其结果是更新了系统内部的学习模型参数（如Q矩阵、规则库或神经网络权重，见[0070]-[0073]），或者生成了新的“黄金图像”用于训练。这并非更新“神经元形态模型的代码”。目标专利中的“代码”指定义模型的程序源代码，而对比文件更新的是算法参数或数据。两者操作对象和结果不同。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征I**：其特征在于，进一步包括更新所述神经元形态模型的代码以便更新所述互动上下文面板。<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件中未提及通过更新任何形式的“模型代码”来驱动显示更新的机制。系统的学习更新（如规则重新生成、神经网络重训练）是数据驱动的参数调整，并非对“代码”的修改。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征J**：其特征在于，所述互动上下文面板示出与所述神经元形态模型的动态相关的参数的上下文信息。<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件的显示内容主要是图像和分割轮廓，或可能附带的几何形状。虽然系统内部计算并使用了如阈值、同质性等图像特征参数（见[0098]-[0106]），但这些参数是图像分割算法的特征，并非“神经元形态模型的动态相关参数”。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征K**：其特征在于，所述表示包括所述神经元形态模型中的一个或多个神经元的布局或所述神经元形态模型中的神经元的连通性中的至少一者的视觉显示。<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件的视觉显示始终是医学图像及其分割出的物体轮廓或区域（如肿瘤、器官），例如图4所解说的屏幕截图。从未涉及“神经元的布局”或“神经元的连通性”的视觉显示。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征L**：其特征在于，所述上下文反馈包括相对于所述神经元形态模型的硬件布局的信息。<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件全文中未提及任何与“硬件布局”相关的信息。其反馈内容完全是关于图像分割结果准确性的。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征M**：其特征在于，所述信息包括功耗或计算负荷中的至少一者。<br>**判断结果**：未公开 | 无 | 对比文件全文中未提及“功耗”或“计算负荷”相关信息。因此，该技术特征未被公开。 |
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