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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院申請的專利一種CT胰腺腫瘤自動分割方法、系統(tǒng)、終端以及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115239637B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210741079.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種CT胰腺腫瘤自動分割方法、系統(tǒng)、終端以及存儲介質(zhì)是由賈富倉;方坤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種CT胰腺腫瘤自動分割方法、系統(tǒng)、終端以及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及一種CT胰腺腫瘤自動分割方法、系統(tǒng)、終端以及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取待分割的三維CT圖像；對三維CT圖像進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的三維CT圖像輸入訓(xùn)練好的UMRFormer網(wǎng)絡(luò)模型，UMRFormer網(wǎng)絡(luò)模型生成不同尺度的特征圖，并對所述特征圖的長程依賴語義信息進(jìn)行編碼，輸出所述三維CT圖像的腫瘤分割結(jié)果。本申請?zhí)岢隽艘环N新型的深度融合特征全局長距離相關(guān)性和空間局部信息的UMRFormer網(wǎng)絡(luò)模型，通過嵌入具有融合關(guān)注特征局部和全局依賴性優(yōu)勢的類Transformer模塊，使網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)到更多胰腺腫瘤小目標(biāo)的特征信息以及腫瘤與周邊組織間的全局長依賴特征信息，提高網(wǎng)絡(luò)整體的分割精度。

本發(fā)明授權(quán)一種CT胰腺腫瘤自動分割方法、系統(tǒng)、終端以及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種CT胰腺腫瘤自動分割方法，其特征在于，包括： 獲取待分割的三維CT圖像； 對所述三維CT圖像進(jìn)行預(yù)處理； 將所述預(yù)處理后的三維CT圖像輸入訓(xùn)練好的UMRFormer網(wǎng)絡(luò)模型，所述UMRFormer網(wǎng)絡(luò)模型為U形對稱結(jié)構(gòu)，所述UMRFormer網(wǎng)絡(luò)模型利用3DCNN生成不同尺度的特征圖，并利用雙層的類Transformer模塊對所述特征圖的長程依賴語義信息進(jìn)行編碼，輸出所述三維CT圖像的腫瘤分割結(jié)果； 所述UMRFormer網(wǎng)絡(luò)模型包括編碼器和解碼器，所述編碼器包括L個(gè)MRFormer模塊，每個(gè)MRFormer模塊分別包括1個(gè)多頭自注意力模塊、3個(gè)深度卷積層以及4個(gè)后置歸一化層，將所述深度卷積層和歸一化層疊加作為一個(gè)組合，通過跳躍連接形成殘差單元，采用3個(gè)深度卷積層加上歸一化層組合替換前饋網(wǎng)絡(luò)，并將多頭自注意力模塊前面的歸一化層進(jìn)行后置，使得歸一化層從每個(gè)殘差單元的開始移動到后端。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區(qū)深圳大學(xué)城學(xué)苑大道1068號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。