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龙图腾网恭喜华南师范大学申请的专利基于改进的V-Net网络的肺结节CT图像分割、训练方法及装置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：CN114782402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210536515.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进的V-Net网络的肺结节CT图像分割、训练方法及装置是由潘家辉;李丽;彭丰平设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的V-Net网络的肺结节CT图像分割、训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进的V‑Net网络的肺结节CT图像分割方法，其特征在于，包括步骤：获取待分割的肺结节CT图像；将所述肺结节CT图像输入已训练的改进的V‑Net网络模型进行分割，得到分割结果图像；所述改进的V‑Net网络模型包括多层编码层和多层解码层。相对于现有技术，本发明提供一种基于改进的V‑Net网络的肺结节CT图像分割方法充分地利用了特征信息，进一步缓解了梯度消失，能够把握特征细节，对小型结节的检测率高，对血管等干扰像素的抗干扰性强，对空洞部分和粘连区域的分割精度高。

本发明授权基于改进的V-Net网络的肺结节CT图像分割、训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的V-Net网络的肺结节CT图像分割方法，其特征在于，包括步骤：获取待分割的肺结节CT图像；将所述肺结节CT图像输入已训练的改进的V-Net网络模型进行分割，得到分割结果图像；所述改进的V-Net网络模型包括多层编码层和多层解码层，其中第一层所述编码层用于对所述肺结节CT图像进行多次卷积操作，将本层的第一次所述卷积操作得到特征图和最后一次所述卷积操作得到特征图进行相加连接操作，并进行下采样操作；第二层所述编码层至倒数第二层所述编码层用于对上层编码层的下采样操作输出的特征图进行多次卷积操作，将本层的第一次所述卷积操作得到的特征图、最后一次所述卷积操作得到的特征图和上层编码层的下采样操作输出的特征图进行相加连接操作，并进行下采样操作；最后一层所述编码层用于对上层编码层的下采样操作输出的特征图进行多次卷积操作，将本层的第一次卷积操作得到的特征图、最后一次卷积操作得到的特征图和上层编码层下采样操作输出的特征图进行相加连接操作，并进行上采样操作；第一层所述解码层用于将最后一层所述编码层的上采样操作输出的特征图与倒数第二层所述编码层的相加连接操作输出的特征图进行拼接操作，对所述拼接操作输出的特征图进行多次卷积操作，将本层的第一次所述卷积操作得到的特征图、最后一次所述卷积操作得到的特征图和最后一层所述编码层的上采样操作输出的特征图进行相加连接操作，并进行上采样操作；第二层所述解码层至倒数第二层所述解码层依次与倒数第三层所述编码层至第二层所述编码层一一层级对应，第二层所述解码层至倒数第二层所述解码层用于将上层解码层的上采样操作输出的特征图与对应层级编码层的相加连接操作输出的特征图进行拼接操作，对所述拼接操作输出的特征图进行多次卷积操作，将本层的第一次所述卷积操作得到的特征图、最后一次所述卷积操作得到的特征图和上层解码层的上采样操作输出的特征图进行相加连接操作，并进行上采样操作；最后一层解码层用于将上层解码层的上采样操作输出的特征图与第一层编码层的连接操作输出的特征图进行拼接操作，对拼接操作输出的特征图进行多次卷积操作，将本层的第一次卷积操作得到的特征图、最后一次卷积操作得到的特征图和上层解码层的上采样操作输出的特征图进行相加连接操作，并进行卷积操作，得到分割结果图像。

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