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龍圖騰網恭喜寧波數字孿生(東方理工)研究院申請的專利一種基于雙分支CNN多尺度融合網絡的CT圖像分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119339093B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411899194.3，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于雙分支CNN多尺度融合網絡的CT圖像分割方法是由鮑淑娣;姬正杰;陳萌;袁紅星;鄭建軍設計研發完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙分支CNN多尺度融合網絡的CT圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于雙分支CNN多尺度融合網絡的CT圖像分割方法，采用低層次細節分支從肺部CT圖像中提取空間細節特征，以保留高分辨率細節特征，捕捉小病灶和復雜邊界，采用高層次語義分支以捕獲低分辨率的全局語義信息；引入邊界信息快對細節特征圖和全局語義信息特征圖進行加權融合，生成高質量的邊界特征，將邊界特征融入細節特征圖中，使病灶區域的邊界更加清晰；自適應雙向加權融合塊自適應地聚合低層次細節分支和高層次語義峰值的特征，最大化保留各自的優勢，有效提升雙分支CNN多尺度融合網絡模型的整體病灶的識別能力，實現對肺部CT圖像小病灶區域和復雜病灶區域的精準分割，提升分割效果。

本發明授權一種基于雙分支CNN多尺度融合網絡的CT圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙分支CNN多尺度融合網絡的CT圖像分割方法，其特征在于，包括：步驟1，搭建雙分支CNN多尺度融合網絡模型，并對雙分支CNN多尺度融合網絡模型進行訓練；所述雙分支CNN多尺度融合網絡模型包括低層次空間細節分支、高層次語義分支、邊界信息塊、雙向加權融合塊和分割頭；步驟2，獲取待分割的肺部CT圖像；步驟3，采用低層次空間細節分支對肺部CT圖像進行細節特征提取，得到不同尺寸的細節特征圖；步驟4，對肺部CT圖像進行預處理，采用高層次語義分支對預處理后的肺部CT圖像進行全局語義信息提取，得到不同尺寸的全局語義信息特征圖；步驟5，采用邊界信息塊將對細節特征圖和全局語義信息特征圖進行加權融合得到邊界特征；步驟6，將邊界特征與細節特征圖融合得到邊界細節特征；步驟7，采用雙向加權融合塊將邊界細節特征與全局語義信息特征圖進行雙向加權融合得到特征圖；步驟8，采用分割頭基于特征圖進行圖像分割，得到目標分割圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人寧波數字孿生(東方理工)研究院，其通訊地址為：315200 浙江省寧波市鎮海區莊市街道同心路568號開元新青年廣場3號樓6樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。