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龙图腾网恭喜中国科学院大学申请的专利一种交互式三维医学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：CN119579842B 。

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：202510139004.6，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权一种交互式三维医学图像分割方法是由刘艳;卿中飞;徐倩设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交互式三维医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及面向三维医学图像的分割方法，具体涉及一种交互式三维医学图像分割方法。包括步骤为：对待处理数据，分别进行裁剪、标准化等预处理；构建基于视觉基模型及三维编码的神经网络，在训练阶段，将训练数据输入交互式三维医学图像分割模型中进行学习；在测试阶段，将待分割数据使用三维编码策略进行在线学习，实现模型的进一步更新。本发明提出了一种基于视觉基模型的交互式图像分割模型框架，采用高效微调策略和网络结构，减少了模型参数量以及训练的算力需求，同时保证了模型的高精度和实时性；采用三维点击编码提取策略，更好地将用户的点击信息输入给网络，不断提高模型的在线学习性能。

本发明授权一种交互式三维医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种交互式三维医学图像分割方法，所述方法以计算机断层扫描数据即CT数据为应用对象，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1.1）预处理阶段：即对原始CT数据进行裁剪、标准化预处理，具体如下：（1.1.1）对原始CT数据，采用确定窗口尺寸，将目标及其周围进行裁剪，所得数据看作一个样本数据；（1.1.2）对每一个CT样本数据，根据其病灶的均值和方差进行标准化预处理；（1.2）训练阶段：将上述经预处理的CT样本数据输入基于视觉基模型SAM（SegmentAnythingModel）的交互式三维医学图像分割神经网络中进行学习；所述分割神经网络包括基于视觉基模型的图像编码器和轻量解码器两个部分，其中，基于视觉基模型的图像编码器保持视觉基模型SAM的视觉Transformer特征提取结构，将低秩适应器和全连接适应器结合使用，插入于视觉基模型SAM的主干网络中，将三维图像的切片以二维形式进行编码；轻量解码器在解码部分，使用三维卷积提升不同切片间的信息传递，将提取的特征F输入到卷积神经网络解码器中，实现对输入图像的分割，并采用梯度下降法进行网络参数更新；（1.3）测试阶段：将待分割数据使用三维编码提取策略进行在线学习，进一步更新模型，具体如下：（1.3.1）基于已训练好的网络模型，对测试数据进行预分割和手动标注，并将此过程中得到的标注点击信息进行三维编码；（1.3.2）对三维球状编码Q，采用提示编码器，提升三维球状编码的特征提取能力；该提示编码器使用步幅分别为4和2的卷积层将点击编码进行两次降采样，每一次降采样之后，使用配对注意力模块进行特征提取，最后通过全连接层得到映射后的特征，将用户信息映射到三维图片特征空间；（1.3.3）将用户点击的三维编码特征与图像的词符编码特征相加融合，融合后特征输入给图像特征提取模块，得到综合特征提取结果F；（1.3.4）将综合特征提取结果F输入到解码器中，实现对输入图像的分割；（1.3.5）基于用户点击所得分割结果和模型预测结果，使用交叉熵损失函数和Dice损失函数的结合，以梯度反向传播的方式对模型进行在线更新，将用户经验通过点击反馈的形式有机地融入到模型的训练过程中，进一步提升模型的准确性。

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