中国科学院数学与系统科学研究院;中国人民解放军总医院第四医学中心;北京大学人民医院陈冲获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院数学与系统科学研究院;中国人民解放军总医院第四医学中心;北京大学人民医院申请的专利适用于骨骼影像数据的图像分割方法、设备、介质及产品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：CN119559201B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411614894.3，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权适用于骨骼影像数据的图像分割方法、设备、介质及产品是由陈冲;张里程;徐海林;王立恒;赵晶鑫;苏秀云;李建涛;唐缪田设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本适用于骨骼影像数据的图像分割方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于骨骼影像数据的图像分割方法、设备、介质及产品。该方法包括：确定设置于骨骼CT图像中的初始活动轮廓对应的初始点集，骨骼CT图像中的所有骨骼均在初始活动轮廓中；基于权重函数确定骨骼CT图像的权重矩阵，权重矩阵包括骨骼CT图像中各像素的灰度权重与梯度权重的加权和，权重函数包括均为单调递减函数的灰度项与梯度项；基于初始点集、权重矩阵与预定迭代步长求解迭代方程，得到与骨骼边界重合的目标活动轮廓，迭代方程为极小化能量泛函的梯度流方程，能量泛函基于活动轮廓的加权周长与加权面积的加权和来优化活动轮廓；在骨骼CT图像中，确定与目标活动轮廓对应的骨骼分割结果。本发明实施例能够提高骨骼分割结果的准确性。
本发明授权适用于骨骼影像数据的图像分割方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种适用于骨骼影像数据的图像分割方法，其特征在于，包括： 确定设置于骨骼CT图像中的初始活动轮廓对应的初始点集，所述骨骼CT图像中的所有骨骼均在所述初始活动轮廓中； 基于权重函数确定所述骨骼CT图像的权重矩阵，所述权重矩阵包括所述骨骼CT图像中各像素的灰度权重与梯度权重的加权和，所述权重函数包括均为单调递减函数的灰度项与梯度项，所述灰度项用于确定不符合软组织灰度条件的像素的灰度权重，所述梯度项用于确定不符合软组织梯度条件的像素的梯度权重； 基于所述初始点集、所述权重矩阵与预定迭代步长求解迭代方程，得到与骨骼边界重合的目标活动轮廓，所述迭代方程为极小化能量泛函的梯度流方程，所述能量泛函基于活动轮廓的加权周长与加权面积的加权和来优化所述活动轮廓，所述加权周长与加权面积确定过程中所使用的权重来自所述权重矩阵； 在所述骨骼CT图像中，确定与所述目标活动轮廓对应的骨骼分割结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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