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龙图腾网恭喜西安交通大学医学院第二附属医院申请的专利一种增强CT图像的脏器内血管自动分割方法及系统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：CN113935976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111229422.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种增强CT图像的脏器内血管自动分割方法及系统是由徐颂华;董彩霞;李宗芳设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增强CT图像的脏器内血管自动分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种增强CT图像的脏器内血管自动分割方法及系统，方法包括对增强CT图像进行脏器分割处理提取脏器区域，由脏器区域得到三维脏器感兴趣区域；对所述三维脏器感兴趣区内，分别进行全局脏器内血管分割和局部脏器内血管分割产生全局脏器内血管自动分割结果和局部脏器内血管自动分割结果；将全局脏器内血管自动分割结果和局部脏器内血管自动分割结果融合，得到最终的脏器内血管自动分割结果。本发明提出了一种全自动渐进式的脏器内血管分割的深度学习解决方案，旨在保持血管在其形状细节和连续性方面的完整性。实验结果表明，该方案具有较高的准确性、效率和稳健性。

本发明授权一种增强CT图像的脏器内血管自动分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种增强CT图像的脏器内血管自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：对原始增强CT图像进行脏器分割处理提取脏器区域，由脏器区域得到三维脏器感兴趣区域；对所述三维脏器感兴趣区内，分别进行全局脏器内血管分割和局部脏器内血管分割产生全局脏器内血管自动分割结果和局部脏器内血管自动分割结果；将全局脏器内血管自动分割结果和局部脏器内血管自动分割结果融合，得到最终的脏器内血管自动分割结果；所述对原始增强CT图像进行脏器分割处理提取脏器区域，由脏器区域得到三维脏器感兴趣区域，具体包括：对原始增强CT图像经灰度映射预处理后，输入HVessel-Net深度学习模型，通过监督学习和第一损失函数进行训练，生成脏器分割掩膜；通过脏器分割掩膜对原始增强CT图像进行过滤，以获得脏器区域，并得出相应的边界框，在其冠状位和矢状位方向上保持相同的长度；通过三维裁剪操作对检测到的脏器区域提取三维脏器感兴趣区；所述HVessel-Net深度学习模型是通过在编码-解码卷积网络结构中融入扩张卷积而构建；具体结构为：在编码阶段，一个具有3×3×3体素感受野的卷积层将特征图的分辨率降低，然后是一个扩张卷积层，保留了输入的特征图的分辨率；另一个扩展卷积层进一步处理所得到的特征图，并保留图的分辨率；编码部分输出的最终嵌入向量由ResConv块进行转换；变换后的嵌入向量被送入网络的解码部分，其结构与网络的编码部分相同，顺序相反；应用完全卷积层，使用sigmoid作为其激活函数，以得出最终的网络输出；采用基于HVessel-Net深度学习模型能够自动学习以端到端的方式执行脏器内血管自动分割；所述全局脏器内血管分割具体包括：将输入的三维脏器感兴趣区调整为三维矩阵，将三维矩阵输入HVessel-Net深度学习模型，通过监督学习和第二损失函数进行训练，生成三维矩阵同尺寸的三维掩模，对应于从三维脏器感兴趣区内检测到的脏器内血管；通过输入的三维脏器感兴趣区将三维掩模的尺寸调整为与原始增强CT图像尺寸一致，得到整个病例的三维全局脏器内血管自动分割掩模；所述局部脏器内血管自动分割具体包括：在输入的三维脏器感兴趣区域内应用一个三维滑动窗口，所有三个维度的步长相同，生成一系列三维小块，每个小块的尺寸为128×128×128；每个小块被单独输入HVessel-Net深度学习模型，通过监督学习和第三损失函数进行训练，为小块所代表的三维空间内的脏器内血管生成一个三维掩模；所有产生的三维掩模组合在一起，形成一个全尺寸的三维掩模，其尺寸与输入的三维脏器感兴趣区域相同；通过输入的三维脏器感兴趣区将该三维掩模的尺寸调整为与原始增强CT图像尺寸一致，得到整个病例的三维局部脏器内血管自动分割掩模；将全局脏器内血管自动分割结果和局部脏器内血管自动分割结果融合具体是指采用以局部分割结果为主，全局分割结果为补充的方法进行融合；具体包括：将全局脏器内血管分割结果进行骨架化，将骨架化的结果叠加到局部脏器内血管分割结果上，对叠加后的结果做最大连通域保留并获取到局部脏器内血管分割结果欠缺的部分；将所有欠缺部分对应的全局脏器内血管分割区域叠加到局部脏器内血管分割结果上，将其作为最终的脏器内血管分割结果。

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