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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种基于平扫CT的肺栓塞识别方法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：CN115984300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211594149.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于平扫CT的肺栓塞识别方法是由邱兆文;李寒;高欣;周隆熙;褚玥潭设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于平扫CT的肺栓塞识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于平扫CT的肺栓塞识别方法，属于深度学习技术领域。为了解决现有技术中针对肺栓塞多依赖增强CT进行识别，无法针对平扫CT数据进行快速、精准识别肺栓塞的问题。本发明方法通过肺轮廓分割模型对平扫CT图像进行肺轮廓分割；通过血管分割模型对平扫CT的肺部血管进行分割；通过肺栓塞提取模型，以增强CT上的肺栓塞区域作为金标准对平扫CT肺栓塞区域进行标记，通过考虑肺栓塞与血管的CT值差异、肺栓塞引起的血管形态特征对平扫CT的肺栓塞进行分割确定栓塞可疑区域，通过最小化可疑区域与金标准之间的差异对模型进行优化，采用优化的模型对平扫CT进行肺栓塞分割。本发明可达到较高的基于平扫CT预测肺栓塞的敏感性和准确性。

本发明授权一种基于平扫CT的肺栓塞识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于平扫CT的肺栓塞识别方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一、采集肺栓塞患者肺部平扫CT数据，对数据进行质量控制，去除“有风险”的数据，得到高质量平扫CT数据，并对其进行数据标准化； 步骤二、构建肺轮廓分割模型，对标准化的平扫CT图像进行分割处理，剔除与肺部无关的区域，得到包含肺部有效区域的肺轮廓图像； 步骤三、构建重建模型，将厚层平扫CT图像重建成薄层平扫CT图像，构建血管分割模型对薄层平扫CT的肺部血管进行分割，并同时输入步骤二得到的肺轮廓图像以提高模型的血管分割效果和效率，得到肺动脉图像； 步骤四、构建肺栓塞提取模型，以标准化的平扫CT图像作为输入，并输入步骤三得到的肺动脉图像以指导模型关注血管区域；采集与标准化的CT数据相对应的肺部增强CT数据，由专业医师对肺部增强CT数据中的肺栓塞区域进行标记，将增强CT上的肺栓塞区域作为金标准；肺栓塞提取模型通过考虑肺栓塞与血管的CT值差异、肺栓塞引起的血管形态特征确定栓塞可疑区域，将得到的可疑区域与增强CT中肺栓塞金标准对比，通过最小化二者之间的差异构建损失函数，通过反向传播算法对模型进行优化，得到肺栓塞提取模型； 步骤五、采用得到的肺栓塞提取模型对平扫CT的肺栓塞进行分割； 所述肺栓塞提取模型基于transformer网络，transformer的编码阶段利用CNN和DNN提取低级特征，然后通过Transformer对全局交互进行建模以捕获高级语义上下文，在positionalencoding部分嵌入肺动脉分割结果，使模型只关注肺动脉内部区域；在解码阶段，建立引导模块指导分割肺栓塞，当血管编码信息输入引导模块后，将肺动脉分割结果作为positionalembedding嵌入到多头注意力机制，然后经过标准化和concat操作后作为引导模块的输出，最后通过softmax和reshape操作得到肺栓塞提取结果； 所述肺栓塞提取模型的损失函数采用交叉熵损失函数，公式为： weighted_loss＝-wfn×lnp×p′-wfpln1-p×1-p′ 其中，p是体素为正的预测概率，p'是体素为正的真实标注概率，通过wfn调节假阴性惩罚，通过wfp调节假阳性惩罚，当真实标注是二值的时候，如果体素为正需要定义一个wfn，如果体素为负需要定义一个wfp。

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