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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官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：CN116452515B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202310298336.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官分割方法是由童諾;緱水平;王琨茹;李娟飛;黃陸光;姚瑤;孟慶洋設計研發完成，并于2023-03-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官分割方法，主要解決現有方法對解剖區域和分割目標高度專一化造成分割精度低的問題。其實現方案是：獲取多解剖區域影像數據集、腹部CT影像數據集并進行預處理，分別將其劃分為訓練集和測試集；利用構建的ISRNet網絡訓練通用表征模型；構建基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官分割模型；利用腹部CT影像分割訓練集通過反向傳播法對該模型進行迭代訓練；將測試集輸入到訓練好的類增量多器官分割模型，輸出分割結果。本發明能挖掘不同解剖區域和分割目標之間的共性特征，有效提升腹部多器官分割的精度，可用于CT圖像中對人體腹部區域多個器官的自動檢測和分割。

本發明授權基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官分割方法，其特征在于，包括：1獲取多解剖區域影像數據集、腹部CT影像數據集并進行預處理：1a采用窗口法將CT圖像的CT值限制在[-160HU,240HU]區間內；1b采用最小-最大標準化，將多解剖區域影像數據集和腹部CT影像數據集中所有圖像的值映射到區間[0,1]內；1c將1b映射后的多解剖區域影像數據集圖像先進行下采樣至192×192×192或者192×192×96之后，按照固定尺寸96×96×96對其進行裁塊，再對裁塊后的圖像依次進行非線性變換、局部像素變換和隨機遮蓋三種圖像變換，得到擾動圖像，并將該擾動圖像與裁塊后的圖像共同組成通用數據集；1d將1b映射后的腹部CT影像數據集中所有的圖像統一進行下采樣至96×96×96，得到分割數據集；2對通用數據集、分割數據集進行劃分：2a將1c預處理后的通用數據集應用隨機選擇的方法按照4：1的比例劃分為通用數據訓練集和通用數據測試集；2b將1d預處理后的分割數據集應用隨機選擇的方法按照4：1的比例劃分為分割訓練集和分割測試集，并對劃分后的分割訓練集依次進行旋轉、平移、翻轉和縮放操作進行數據增廣，得到增廣后的分割訓練集；3構建由編碼器、解碼器和輸出頭依次級聯組成的通用表征學習網絡ISRNet,其中編碼器包括五個編碼層E1,E2,E3,E4,E5；4基于通用數據訓練集，采用反向傳播法對構建的ISRNet通用表征學習網絡進行迭代訓練，得到訓練好的通用表征模型；5構建基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官分割模型：5a建立由域組合注意力塊DA和多尺度卷積塊DMSC級聯組成的聯合表征模塊DJRM；5b將步驟4訓練好的通用表征模型中的編碼器作為特征提取器，并將其的五個編碼層U1,U2,U3,U4,U5與ISRNet編碼器的五個編碼層E1,E2,E3,E4,E5分別并行連接，并將5a中的聯合表征模塊DJRM依次連接到特征提取器和該網絡編碼器的每一個編碼層之后，構成基于通用與私有特征聯合域表示的類增量多器官分割模型；6將分割數據訓練集輸入到構建好的類增量多器官分割模型中，通過重構背景類設置該模型的分割損失Lossseg、蒸餾損失Losskd，利用反向傳播法對其進行迭代訓練，得到訓練好的類增量多器官分割模型；7將分割數據測試集輸入到訓練好的類增量多器官分割模型中，得到在分割數據的分割結果。

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