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龙图腾网恭喜南方医科大学申请的专利基于反投影数据的平扫CT图像病变检测方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119251222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411766529.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于反投影数据的平扫CT图像病变检测方法及相关设备是由李淑龙;王婉真设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反投影数据的平扫CT图像病变检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种基于反投影数据的平扫CT图像病变检测方法及相关设备，涉及医学图像分析技术领域。具体地，将基于平扫CT图像得到的VVBP数据进行稀疏处理，得到用于作为模型输入的N幅稀疏图像，且在模型的处理中，可以对N幅稀疏图像进行特征编码，得到N个第一特征图，并基于N个第一特征图对图像进行重建，得到重建图像，通过特征融合整合N个第一特征图，可以得到第二特征图，且可以融合基于第一特征图的第一候选框和基于第二特征图的第二候选框，最终输出用于指示病变区域的预测位置信息。本公开实施例的实施可以有效利用全视角VVBP数据的相关性和互补性信息，提升检测性能。

本发明授权基于反投影数据的平扫CT图像病变检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于反投影数据的平扫CT图像病变检测方法，其特征在于，包括：基于平扫CT图像，得到逐视图反投影VVBP数据；对所述VVBP数据进行稀疏处理，得到N幅稀疏图像；通过预训练的病变检测模型，对所述N幅稀疏图像进行处理，得到预测位置信息；其中，所述通过预训练的病变检测模型，对所述N幅稀疏图像进行处理，得到预测位置信息，包括：对所述N幅稀疏图像进行特征编码，得到N个第一特征图；基于所述N个第一特征图对图像进行重建，得到重建图像；融合所述N个第一特征图，得到第二特征图；分别对所述第一特征图和所述第二特征图进行病变区域的检测，得到N组第一候选框和一组第二候选框，包括通过区域建议网络RPN，分别针对所述第一特征图和所述第二特征图执行下述检测操作：针对接收到的特征图，在特征图的每一特征点上生成若干预定义的锚框，所述锚框包括不同长宽比和面积的矩形框；针对每一锚框，确定所包含对象的概率和通过边界框回归调整器调整锚框的大小和位置；通过非极大值抑制NMS比较重叠的锚框，得到所包含对象的概率最高的锚框，并基于该锚框确定候选框；基于所述第一候选框和所述第二候选框，得到所述预测位置信息，包括：针对N组所述第一候选框，将交并比IoU值大于预设的第一阈值的所述第一候选框划分至同一簇，合并簇内的边界框得到与N组所述第一候选框对应的第一子候选框；针对所述第一子候选框和所述第二候选框，将IoU值大于预设的第二阈值的候选框划分至同一簇，合并簇内的边界框得到第二子候选框；针对所述第二子候选框，通过网络中池化层和全连接层进行处理，得到预测位置信息；所述预测位置信息包括边界框的预测坐标值和预测类别概率值；所述预测位置信息用于基于所述重建图像指示病变区域。

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