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龍圖騰網恭喜深圳科亞醫療科技有限公司申請的專利對醫學圖像進行對象分析的方法、裝置和存儲介質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：CN115035020B 。

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：202210393446.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權對醫學圖像進行對象分析的方法、裝置和存儲介質是由藍重洲;袁紹鋒;黃曉萌;李宏隆;李育威;曹坤琳;宋麒設計研發完成，并于2021-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本對醫學圖像進行對象分析的方法、裝置和存儲介質在說明書摘要公布了：本公開涉及一種對醫學圖像進行對象分析的方法、裝置和存儲介質。該方法可以包括如下步驟。可以獲取包含對象的3D醫學圖像。可以對所述3D醫學圖像進行分割，以得到對象的分割結果。可以在所述3D醫學圖像中在延伸的方向上獲取一組圖像片層。可以獲取所述一組圖像片層中各個圖像片層中所分割的對象的內部代表點。可以對所述內部代表點稀疏采樣，基于采樣后的內部代表點，獲取所述3D醫學圖像中的一組圖像塊。可以基于所述一組圖像塊進行對象分析。該方法和裝置通過獲取3D醫學圖像上的圖像片層、內部代表點；基于內部代表點對所述3D醫學圖像裁塊，此方法可以在提升預測效率的同時保持圖像塊中心點位于器官或組織例如血管內。

本發明授權對醫學圖像進行對象分析的方法、裝置和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種對醫學圖像進行對象分析的方法，其特征在于，包括：獲取包含對象的3D醫學圖像；對所述3D醫學圖像進行分割，以得到所述對象的分割結果；在所述3D醫學圖像中在延伸的方向上獲取一組圖像片層；獲取所述一組圖像片層中各個圖像片層中所分割的對象的內部代表點；對所述內部代表點稀疏采樣，基于采樣后的內部代表點，獲取所述3D醫學圖像中的一組圖像塊；基于所述一組圖像塊，利用第一模型來確定所述對象的第一病變分析結果，其中，所述第一模型為3DUNet；基于所述對象的第一病變分析結果確定病變的各個連通域，并獲取所述各個連通域的一組內部代表點；基于所述各個連通域的一組內部代表點，獲取所述3D醫學圖像中的另一組圖像塊；基于所述另一組圖像塊，利用第二模型來確定所述對象的第二病變分析結果；將所述第一病變分析結果對應的各個連通域與所述第二病變分析結果進行比較，保留各個連通域與所述第二病變分析結果的重合度大于預定閾值的區域的第一病變分析結果，作為對象的病變分析結果。

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