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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种腹部三维CT图像自动分割方法、设备及介质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：CN115661170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202211383592.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种腹部三维CT图像自动分割方法、设备及介质是由李腊全;赵海国;郑申海;汪洪设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种腹部三维CT图像自动分割方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种腹部三维CT图像自动分割方法、设备及介质，包括获取腹部CT图像数据集进行预处理，使用改进U‑Net网络模型进行粗分割，使用SOA‑Net网络模型对依据各腹部器官的大致位置信息分成的四个区域进行细分割，按元素替换分割图像至腹部3D扫描图像中，得到腹部分割图像。通过改进U‑Net网络模型对腹部三维CT图像进行粗分割，再由用最少的参数和浮点运算量获得更好的分割精度的SOA‑Net网络模型进行细分割，得到精准的腹部器官图像，满足了临床实践中对腹部CT图像分割精确、高效的要求，解决了现有的腹部CT图像分割方法无法在临床实践中对腹部CT图像进行精确、高效分割的问题。

本发明授权一种腹部三维CT图像自动分割方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种腹部三维CT图像自动分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取腹部CT图像数据集并对其进行预处理，得到腹部3D扫描图像；S2、使用改进U-Net网络模型对3D扫描图像进行粗分割，得到各腹部器官的大致位置信息；S3、依据各腹部器官的大致位置信息分成四个区域，使用SOA-Net网络模型对四个区域进行细分割，得到精细器官图像；S4、将所述精细器官图像按元素替换至所述腹部3D扫描图像中，得到腹部分割图像；其中，使用SOA-Net网络模型对四个区域进行细分割的方法如下：SOA-Net网络模型的编码器引入MBFA模块，所述MBFA模块包括四个编码分支，每一个编码分支对应处理一个区域中的腹部器官图像，得到腹部图像特征；SOA-Net网络模型的解码器引入FAA模块，所述FAA模块包括两个解码分支，通过两个解码分支对腹部图像特征进行解码，得到精细器官图像；其中，在所述MBFA模块的输出端引入编码调节注意力模块，所述编码调节注意力模块对接收野范围内不同尺度的目标器官进行分割的方法如下：U＝U1+U2+U3+U4 S＝FFC＝δBWZ V＝U1a+U2b+U3c+U4d其中，U1，U2，U3，U4表示这四个编码分支的输出；FGB代表全局平均池化；Z∈RC,ZC表示Z的第C个元素；δ是reLU激活函数；B代表批正规化；W∈Rd×C并且S∈Rd；A,B,C,D∈RC×d；AC表示A的第C行；a,b,c,d分别表示四个输出的软注意力，并且aC+bC+cC+dC＝1；aC表示a的第C个元素；V表示逐个元素相加得到最终的腹部图像特征图；其中，通过两个解码分支对腹部图像特征进行解码之后还包括如下步骤：在所述FAA模块的输出端引入解码调节注意力模块，所述解码调节注意力模块接收两个解码分支输出的特征信息；所述解码调节注意力模块将来自两个解码分支的特征信息进行整合，得到精细器官图像的特征图。

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