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龙图腾网恭喜大连海事大学申请的专利基于4卷积层立体金字塔网络的X光图像肺部分割方法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：CN115294154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210861243.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于4卷积层立体金字塔网络的X光图像肺部分割方法是由王演;胡君杰;朱元梅;郑贺予;仲清设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于4卷积层立体金字塔网络的X光图像肺部分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于4卷积层立体金字塔网络的X光图像肺部分割方法。主要包括：获取CXR图像数据集，并对所述CXR图像数据集进行数据增强处理从而生成训练数据集；构建4卷积层立体金字塔网络结构，并基于所述训练数据集对所述4卷积层立体金字塔网络结构进行训练，得到最优网络结构参数，其中所述4卷积层立体金字塔网络结构包括对称设置的四个编码器块、四个解码器块和一个融合模块；获取待处理的CXR图像输入至应用最优网络结构参数的4卷积层立体金字塔网络结构中进行处理，最终输出分割结果。本发明使用相对较低参数量解决了灰度CXR图像中因病理条件或成像质量差导致肺部边界分割不完善的问题，为肺部病变的确认提供了重要的参考依据。

本发明授权基于4卷积层立体金字塔网络的X光图像肺部分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于4卷积层立体金字塔网络的X光图像肺部分割方法，其特征在于，包括：获取CXR图像数据集，并对所述CXR图像数据集进行数据增强处理从而生成训练数据集；构建4卷积层立体金字塔网络结构，并基于所述训练数据集对所述4卷积层立体金字塔网络结构进行训练，得到最优网络结构参数，其中所述4卷积层立体金字塔网络结构包括对称设置的四个编码器块、四个解码器块和一个融合模块，各编码器块与对应位置的解码器块由跳层连接，融合模块用于对每一层输出的尺寸大小相同的图像进行融合，各编码器块与对应位置的解码器块经跳层连接之前，还包括将各编码器块输出特征和对应位置的解码器块输出特征送入注意力机制模块；所述4卷积层立体金字塔网络结构中，所述融合模块的每一层的输出采用双线性插值，使输出特征图恢复与上一层相同尺寸大小，将各层尺度相同的输出特征图在通道维度进行连接并使用池化操作降维，再进行特征融合生成模型输出；获取待处理的CXR图像输入至应用最优网络结构参数的4卷积层立体金字塔网络结构中进行处理，最终输出分割结果。

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