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龙图腾网获悉杭州普健医疗科技有限公司申请的专利基于深度学习的肝八段分割模型及其训练方法与分割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：CN119169022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410998256.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习的肝八段分割模型及其训练方法与分割方法是由顾静军;周公敢设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的肝八段分割模型及其训练方法与分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的肝八段分割模型及其训练方法与分割方法，其中，肝八段分割模型包括：输入层，用于接收输入数据得到目标序列；归一层，用于将所述目标序列进行归一化；线性层，用于改变当前模型的中间处理数据的维度；卷积层，用于对当前模型中间处理数据进行特征提取；激活层，用于利用激活函数对卷积层的输出进行非线性转换；输出层，用于预设的损失函数对模型进行计算处理并输出模型分割结果。本发明的基于深度学习的肝八段分割模型及其训练方法与分割方法，采用深度学习算法可以更好地适应不同的数据特征和变化，实现了自动分段，并且提高了分段的精确度，能够对大规模医学影像数据进行快速处理和分析，提升了肝八段分割效率。

本发明授权基于深度学习的肝八段分割模型及其训练方法与分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肝八段分割模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取输入图像以得到训练集和验证集，所述输入图像包括带有数据标签的肝脏图像； 将所述训练集输入到肝八段分割模型中进行测试，并利用所述验证集进行验证以进行迭代训练，其中，当迭代次数达到目标迭代值时停止迭代，或者损失函数达到目标损失值时停止迭代； 在迭代结束后，基于最优模型输出最终训练好的所述肝八段分割模型，其中， 训练肝八段分割模型，具体包括：基于所述输入图像进行图像处理得到目标序列，其中，图像处理方式至少包括分块作业以及加和作业；分块作业时，将输入图像按照预设格式进行分块，并利用序列化操作将每个分块图像转换成一维向量；加和作业时，基于每个分块图像的位置信息与一维向量序列进行加和操作得到所述目标序列，其中， 分块作业时，具体包括：获取输入图像的图片规格，其中，输入图像规格为H*W，其中，H为输入图像高度、W为输入图像宽度；对所述输入图像进行分块作业得到分块图像，其中，所述分块图像为正方形图像，分块图像规格为P*P，且N＝H*WP*P，P为分块图像的边长，N是分块图像数量值；将分块图像转换成N个一维向量N*D，其中， D为序列化后的序列长度值； 训练肝八段分割模型，具体还包括：对所述目标序列进行归一化处理后进行维度更改得到第一处理数据；对所述第一处理数据进行卷积操作以及激活函数处理得到第二处理数据；对所述第二处理数据利用结构化状态空间模型进行处理得到第三处理数据；将所述第一处理数据利用激活函数进行处理后与第三处理数据进行乘积，并进行维度更改得到第四处理数据；基于所述第四处理数据进行特征图维度恢复得到第五处理数据；基于所述第五处理数据进行上采样以及卷积操作以还原得到特征图和目标掩码。

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