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龙图腾网恭喜深圳市一图智能科技有限公司申请的专利一种基于CT图像的肺器官模型自动分叶方法及系统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：CN114581476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210288254.2，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种基于CT图像的肺器官模型自动分叶方法及系统是由叶建平设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CT图像的肺器官模型自动分叶方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CT图像的肺器官模型自动分叶方法，包括如下步骤：导入胸部序列CT图像原始数据ImageData；采用阈值分割算法提取肺实质区域，得到肺实质的二值图像并记为MASK1，再对检测分割出来的肺实质区域进行三维重建；根据肺实质的二值图像最外围边界是否有二值点来计算肺实质的最大包围盒，对片状结构进行增强计算，得到增强后的图像数据MASK2，进一步处理得到二值图像MASK3，提取左、右边二值数据所有点的集合记为左肺点云S1和右肺点云S2；以左肺点云S1作为输入数据进行左肺裁切分段；以右肺点云S2作为输入数据依次进行右肺一级裁切和右肺二级裁切。本发明能减少非肺区域对肺间隙点云提取的干扰，可提高运算效率，且无需人工干预，可显著减少工作量。

本发明授权一种基于CT图像的肺器官模型自动分叶方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CT图像的肺器官模型自动分叶方法，其特征在于，包括有如下步骤：步骤S1，导入胸部序列CT图像原始数据ImageData，并以横断面、矢状面和冠状面三个正交视图显示；步骤S2，采用阈值分割算法提取肺实质区域，得到肺实质的二值图像并记为MASK1，再以肺实质的二值图像作为输入，对检测分割出来的肺实质区域进行三维重建，得到结节的表面模型并记为S；步骤S3，根据肺实质的二值图像最外围边界是否有二值点来计算肺实质的最大包围盒，从所述最大包围盒内抽取原始数据ImageData，使用Hessian矩阵增强算法对片状结构进行增强计算，得到增强后的图像数据MASK2，对图像数据MASK2中阈值高于100的体素进行阈值分割，得到二值图像MASK3，执行最联通运算，消除零碎的非片状结构像素点，再根据原始数据ImageData的左右位置关系，提取左边二值数据所有点的集合记为左肺点云S1，提取右边二值数据所有点的集合记为右肺点云S2；步骤S4，以所述步骤S3中得到的所述左肺点云S1作为输入数据进行左肺裁切分段；步骤S5，以所述步骤S3中得到的所述右肺点云S2作为输入数据依次进行右肺一级裁切和右肺二级裁切；所述步骤S4中，左肺裁切分段过程包括：步骤S40，构建网格体：计算所述左肺点云S1的数据包围盒，根据x、y、z轴三个方向上的最小值和最大值得到包围盒B1，在包围盒B1的空间内，对该空间进行三个坐标轴的方向剖分，建立步长为s的网格体G1，所述网格体G1中包含多个相同体积的立方体；步骤S41，点云划分：针对所述左肺点云S1中的每一个点，根据该点的三维坐标位置，将其分配到网格体G1中对应位置的立方体中，以令所述网格体G1的每个立方体中都包含0个、1个或者多个点；步骤S42，点云滤波：设置最大连接距离L，选择任意一个包含点的立方体开始进行邻域搜索，如果某立方体的三个坐标轴方向上半径为L的立方体中都不含顶点，则停止搜索，将该次搜索得到的顶点集合记为Ca；针对所述网格体G1中剩余的立方体重复执行上述操作，得到N个互不联通的顶点集合：Ca、Cb……CN，取上述顶点集合中顶点数量最多的顶点集合作为集合C1，作为输入数据执行步骤S43；步骤S43，分界面提取：在所述网格体G1中，将除所述集合C1中顶点所在的立方体之外的所有立方体中的顶点数值清零，针对所述网格体G1，沿着Y轴方向，对XOZ平面的每个立方体进行自下而上扫描，只保留Y值最小的立方体，将其余立方体中的顶点数值清零，然后沿Z轴方向，对XOY平面内的每个立方体进行自下而上扫描，只保留Z值最小的立方体，将其余立方体中的顶点数值清零，将剩余的顶点集合记为D1；步骤S44，裁切面拟合：针对顶点集合D1，以左肺网格模型的包围盒为边界，拟合生成裁切面P1；步骤S45，裁切：利用裁切面P1对左肺网格模型进行裁切，得到两个左肺叶模型，分别计算两个左肺叶模型的几何中心点，将z坐标值高的模型记为左肺上叶模型，另外一个记为左肺下叶模型。

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