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龙图腾网恭喜宁波数字孪生(东方理工)研究院申请的专利一种基于双分支CNN多尺度融合网络的CT图像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：CN119339093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411899194.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于双分支CNN多尺度融合网络的CT图像分割方法是由鲍淑娣;姬正杰;陈萌;袁红星;郑建军设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分支CNN多尺度融合网络的CT图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双分支CNN多尺度融合网络的CT图像分割方法，采用低层次细节分支从肺部CT图像中提取空间细节特征，以保留高分辨率细节特征，捕捉小病灶和复杂边界，采用高层次语义分支以捕获低分辨率的全局语义信息；引入边界信息快对细节特征图和全局语义信息特征图进行加权融合，生成高质量的边界特征，将边界特征融入细节特征图中，使病灶区域的边界更加清晰；自适应双向加权融合块自适应地聚合低层次细节分支和高层次语义峰值的特征，最大化保留各自的优势，有效提升双分支CNN多尺度融合网络模型的整体病灶的识别能力，实现对肺部CT图像小病灶区域和复杂病灶区域的精准分割，提升分割效果。

本发明授权一种基于双分支CNN多尺度融合网络的CT图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支CNN多尺度融合网络的CT图像分割方法，其特征在于，包括：步骤1，搭建双分支CNN多尺度融合网络模型，并对双分支CNN多尺度融合网络模型进行训练；所述双分支CNN多尺度融合网络模型包括低层次空间细节分支、高层次语义分支、边界信息块、双向加权融合块和分割头；步骤2，获取待分割的肺部CT图像；步骤3，采用低层次空间细节分支对肺部CT图像进行细节特征提取，得到不同尺寸的细节特征图；步骤4，对肺部CT图像进行预处理，采用高层次语义分支对预处理后的肺部CT图像进行全局语义信息提取，得到不同尺寸的全局语义信息特征图；步骤5，采用边界信息块将对细节特征图和全局语义信息特征图进行加权融合得到边界特征；步骤6，将边界特征与细节特征图融合得到边界细节特征；步骤7，采用双向加权融合块将边界细节特征与全局语义信息特征图进行双向加权融合得到特征图；步骤8，采用分割头基于特征图进行图像分割，得到目标分割图。

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宁波数字孪生(东方理工)研究院，其通讯地址为：315200 浙江省宁波市镇海区庄市街道同心路568号开元新青年广场3号楼6楼；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”。