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龙图腾网恭喜山东未来网络研究院(紫金山实验室工业互联网创新应用基地)申请的专利一种基于解剖学引导的CT图像肿瘤分割方法、装置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：CN119323578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411369224.X，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于解剖学引导的CT图像肿瘤分割方法、装置及介质是由王东骥;程海博;涂燕晖设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解剖学引导的CT图像肿瘤分割方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于解剖学引导的CT图像肿瘤分割方法、装置及介质，属于医学图像肿瘤分割技术领域。所述方法包括：采集人体CT原始图像，对CT原始图像进行像素级标记；对CT原始图像和标记图像进行数据增强处理；构建CT图像肿瘤分割模型，所述CT图像肿瘤分割模型依次包括特征共享编码器、特征引导解码器和像素共享输出模块；使用数据增强处理后的数据集训练CT图像肿瘤分割模型，采集待分割人体CT原始图像预处理后输入CT图像肿瘤分割模型进行肿瘤分割。本发明充分利用图像数据的复杂模式，提升了分割的精度，显著提高分割的准确性。

本发明授权一种基于解剖学引导的CT图像肿瘤分割方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于解剖学引导的CT图像肿瘤分割方法，其特征在于，包括：采集人体CT原始图像，对CT原始图像进行像素级标记，对标记后的每一幅CT原始图像根据标记内容分为肿瘤组织标记图像和人体解刨学组织标记图像；对CT原始图像和标记图像进行数据增强处理；构建CT图像肿瘤分割模型，所述CT图像肿瘤分割模型依次包括特征共享编码器、特征引导解码器和像素共享输出模块；所述特征共享编码器使用改进后的ResNet-101网络，所述改进后的ResNet-101网络保留ResNet-101网络前三次下采样操作，移除全连接层；所述特征引导解码器包括主干解码器、组织解剖解码器和肿瘤分割解码器；所述像素共享输出模块通过特征图乘法将特征引导解码器的输出融合，并使用像素级分类器确定每个像素的类别，输出肿瘤和解剖组织的分割掩码；使用数据增强处理后的数据集训练CT图像肿瘤分割模型，采集待分割人体CT原始图像预处理后输入CT图像肿瘤分割模型进行肿瘤分割。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东未来网络研究院(紫金山实验室工业互联网创新应用基地)，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区山东大学国家大学科技园7号楼14层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。