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龍圖騰網獲悉上海交通大學申請的專利基于多任務卷積模型的肺部CT感興趣區域自動檢測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：CN115294151B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210773167.6，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權基于多任務卷積模型的肺部CT感興趣區域自動檢測方法是由趙寅杰;傅小龍;潘小勇;徐志勇;林揚;申宇嘉;傅圓圓;沈紅斌設計研發完成，并于2022-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多任務卷積模型的肺部CT感興趣區域自動檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于多任務卷積模型的肺部CT感興趣區域自動檢測方法，通過對CT掃描進行解析得到張量形式的圖像，對該圖像進行肺部粗分割、重采樣以及像素值歸一化處理，得到僅包含肺部區域的三維CT圖像體素矩陣；然后對三維圖像切片后，將得到的若干張橫截面的二維圖像輸入二維卷積模型，得到若干個ROI粗略輪廓；再以ROI粗略輪廓為中心截取三維圖像塊，通過三維分類器分別給出各個ROI為真實ROI的概率，經篩選后將得到的包含真實ROI的三維圖像塊輸入由多任務訓練得到的三維卷積模型，得到精確ROI輪廓，并根據ROI為真實ROI的概率將輪廓渲染為不同的顏色。本發明可快速處理大批量CT圖像，提高ROI檢測效率。

本發明授權基于多任務卷積模型的肺部CT感興趣區域自動檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多任務卷積模型的肺部CT感興趣區域自動檢測，其特征在于，通過對CT掃描進行解析得到張量形式的圖像，對該圖像進行肺部粗分割、重采樣以及像素值歸一化處理，得到僅包含肺部區域的三維CT圖像體素矩陣；然后對三維圖像切片后，將橫截面切片輸入基于編碼器解碼器結構的二維語義分割網絡得到，得到若干個ROI粗略輪廓；再以ROI粗略輪廓為中心截取三維圖像塊，通過三維分類器分別給出各個ROI為真實ROI的概率，經篩選后將得到的包含真實ROI的三維圖像塊輸入由多任務訓練得到的三維卷積模型，得到精確ROI輪廓，并根據ROI為真實ROI的概率將輪廓渲染為不同的顏色； 所述的二維語義分割網絡，基于U2-Net的神經網絡，其整體為編碼器解碼器結構，同時編碼器與解碼器的每一個單元也為編碼解碼結構，其中編碼器通過若干降采樣逐步擴大卷積層的感受野，提取特征圖中的高維語義特征，得到當前輸入中結節的粗略位置；解碼器通過若干上采樣逐步將特征圖采樣至與輸入相同的分辨率，提取特征圖中的低維視覺特征，得到結節在輸入圖像中的掩膜； 所述的三維分類器，為基于殘差網絡的三維變種，其殘差結構具體為：，其中：下標指網絡的第層，為當前層的輸入，為當前層的輸出，為第層的參數，為某一函數形式：，瓶頸層通過將特征圖映射到高維空間進行處理再壓縮至低維空間； 所述的多任務訓練是指：在訓練三維語義分割網絡時，除了輸出ROI掩膜這個主任務，再加一個判斷ROI良惡性的輔助任務；具體來說，在三維語義分割網絡中，除了對輸入的CT圖像進行特征提取的編碼器與輸出ROI掩膜的解碼器外，添加一個判斷當前ROI為良性或惡性的分類器；該分類器以編碼器各層的輸出為輸入，通過適當的降采樣與卷積操作，最后得表示當前ROI為良性的概率值；在訓練過程中，編碼器的參數同時由來自解碼器與分類器的反傳梯度進行更新。

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