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龍圖騰網恭喜西安交通大學醫學院第二附屬醫院申請的專利一種增強CT圖像的臟器內血管自動分割方法及系統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：CN113935976B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202111229422.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種增強CT圖像的臟器內血管自動分割方法及系統是由徐頌華;董彩霞;李宗芳設計研發完成，并于2021-10-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種增強CT圖像的臟器內血管自動分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種增強CT圖像的臟器內血管自動分割方法及系統，方法包括對增強CT圖像進行臟器分割處理提取臟器區域，由臟器區域得到三維臟器感興趣區域；對所述三維臟器感興趣區內，分別進行全局臟器內血管分割和局部臟器內血管分割產生全局臟器內血管自動分割結果和局部臟器內血管自動分割結果；將全局臟器內血管自動分割結果和局部臟器內血管自動分割結果融合，得到最終的臟器內血管自動分割結果。本發明提出了一種全自動漸進式的臟器內血管分割的深度學習解決方案，旨在保持血管在其形狀細節和連續性方面的完整性。實驗結果表明，該方案具有較高的準確性、效率和穩健性。

本發明授權一種增強CT圖像的臟器內血管自動分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種增強CT圖像的臟器內血管自動分割方法，其特征在于，包括以下步驟：對原始增強CT圖像進行臟器分割處理提取臟器區域，由臟器區域得到三維臟器感興趣區域；對所述三維臟器感興趣區內，分別進行全局臟器內血管分割和局部臟器內血管分割產生全局臟器內血管自動分割結果和局部臟器內血管自動分割結果；將全局臟器內血管自動分割結果和局部臟器內血管自動分割結果融合，得到最終的臟器內血管自動分割結果；所述對原始增強CT圖像進行臟器分割處理提取臟器區域，由臟器區域得到三維臟器感興趣區域，具體包括：對原始增強CT圖像經灰度映射預處理后，輸入HVessel-Net深度學習模型，通過監督學習和第一損失函數進行訓練，生成臟器分割掩膜；通過臟器分割掩膜對原始增強CT圖像進行過濾，以獲得臟器區域，并得出相應的邊界框，在其冠狀位和矢狀位方向上保持相同的長度；通過三維裁剪操作對檢測到的臟器區域提取三維臟器感興趣區；所述HVessel-Net深度學習模型是通過在編碼-解碼卷積網絡結構中融入擴張卷積而構建；具體結構為：在編碼階段，一個具有3×3×3體素感受野的卷積層將特征圖的分辨率降低，然后是一個擴張卷積層，保留了輸入的特征圖的分辨率；另一個擴展卷積層進一步處理所得到的特征圖，并保留圖的分辨率；編碼部分輸出的最終嵌入向量由ResConv塊進行轉換；變換后的嵌入向量被送入網絡的解碼部分，其結構與網絡的編碼部分相同，順序相反；應用完全卷積層，使用sigmoid作為其激活函數，以得出最終的網絡輸出；采用基于HVessel-Net深度學習模型能夠自動學習以端到端的方式執行臟器內血管自動分割；所述全局臟器內血管分割具體包括：將輸入的三維臟器感興趣區調整為三維矩陣，將三維矩陣輸入HVessel-Net深度學習模型，通過監督學習和第二損失函數進行訓練，生成三維矩陣同尺寸的三維掩模，對應于從三維臟器感興趣區內檢測到的臟器內血管；通過輸入的三維臟器感興趣區將三維掩模的尺寸調整為與原始增強CT圖像尺寸一致，得到整個病例的三維全局臟器內血管自動分割掩模；所述局部臟器內血管自動分割具體包括：在輸入的三維臟器感興趣區域內應用一個三維滑動窗口，所有三個維度的步長相同，生成一系列三維小塊，每個小塊的尺寸為128×128×128；每個小塊被單獨輸入HVessel-Net深度學習模型，通過監督學習和第三損失函數進行訓練，為小塊所代表的三維空間內的臟器內血管生成一個三維掩模；所有產生的三維掩模組合在一起，形成一個全尺寸的三維掩模，其尺寸與輸入的三維臟器感興趣區域相同；通過輸入的三維臟器感興趣區將該三維掩模的尺寸調整為與原始增強CT圖像尺寸一致，得到整個病例的三維局部臟器內血管自動分割掩模；將全局臟器內血管自動分割結果和局部臟器內血管自動分割結果融合具體是指采用以局部分割結果為主，全局分割結果為補充的方法進行融合；具體包括：將全局臟器內血管分割結果進行骨架化，將骨架化的結果疊加到局部臟器內血管分割結果上，對疊加后的結果做最大連通域保留并獲取到局部臟器內血管分割結果欠缺的部分；將所有欠缺部分對應的全局臟器內血管分割區域疊加到局部臟器內血管分割結果上，將其作為最終的臟器內血管分割結果。

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西安交通大學醫學院第二附屬醫院，其通訊地址為：710004 陜西省西安市新城區五路157號；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”。