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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利針對肝臟CT影像的分段智能識別模型及識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114937147B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210573370.9，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權針對肝臟CT影像的分段智能識別模型及識別方法是由王偉林;丁元;陳以寧;陳婉儀;蔡田;孫忠權設計研發完成，并于2022-05-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本針對肝臟CT影像的分段智能識別模型及識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種針對肝臟CT影像分段智能識別方法，包括以下步驟：S1.由肝臟分割模型對腹部CT影像進行肝臟實質區域分割得到的肝臟掩膜；S2.將所述的肝臟掩膜與原始輸入的腹部CT影像相乘得到肝臟定位圖像；S3.將肝臟定位圖像輸入肝分段模型，由肝分段模型對肝臟區域進行Couinaud分段。本發明還公開了一種針對肝臟CT影像分段智能識別模型。本發明能夠得到更準確的肝臟分段識別結果。

本發明授權針對肝臟CT影像的分段智能識別模型及識別方法在權利要求書中公布了：1.一種針對肝臟CT影像分段智能識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.由肝臟分割模型對腹部CT影像進行肝臟實質區域分割得到肝臟掩膜； S2.將所述的肝臟掩膜與原始輸入的腹部CT影像相乘得到肝臟定位圖像； S3.將肝臟定位圖像輸入肝分段模型，由肝分段模型對肝臟區域進行Couinaud分段； 所述的肝分段模型為經過訓練的改編3D-UNet網絡； 所述的改編3D-UNet網絡包括由多層殘差模塊構成的下采樣殘差網絡和由多層殘差模塊構成的上采樣殘差網絡，且上采樣殘差網絡的殘差模塊通過注意力殘差模塊跳躍連接至下采樣殘差網絡的殘差模塊； 所述改編3D-UNet網絡的上采樣殘差網絡和下采樣殘差網絡分別包括四層殘差模塊； 且下采樣殘差網絡第一層殘差模塊的輸出經過一注意力殘差模塊處理后與上采樣殘差網絡的第三層殘差網絡的輸出求和輸入第四層殘差模塊； 下采樣殘差網絡第二層殘差模塊的輸出經過一注意力殘差模塊處理后與上采樣殘差網絡的第二層殘差模塊的輸出求和后輸入第三層殘差模塊； 下采樣殘差網絡第三層殘差模塊的輸出經過一注意力殘差模塊處理后與上采樣殘差網絡的第一層殘差模塊的輸出求和后輸入第二層殘差模塊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。