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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种全自动分析胸部CT身体组织成分系统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：CN119446431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411428461.9，技术领域涉及：G16H30/00；该发明授权一种全自动分析胸部CT身体组织成分系统是由王彬;孔佑勇;彭新桂;侯师梅;郑婧;王晓旭;曹婧媛设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全自动分析胸部CT身体组织成分系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全自动分析胸部CT身体组织成分系统，涉及医疗诊断设备技术领域，能够自动挑选符合要求的L1切片，并对目标层面的肌肉、脂肪面积和密度进行定量分析，具体包括三个模块：定位模块，用于对胸部CT图像上目标L1切片进行定位；分割模块，用于对胸部CT图像上L1对应轴向切片的骨骼肌及脂肪组织进行分割；自动测量模块，用于对临床胸部CT图像的身体成分的自动测量。总而言之，本发明不仅提高了对胸部CT上人体成分测量的效率和精度，还填补了以往机器自动筛选L1单一切片技术的空白。

本发明授权一种全自动分析胸部CT身体组织成分系统在权利要求书中公布了：1.一种全自动分析胸部CT身体组织成分系统，其特征在于，包括： 定位模块、分割模块和自动测量模块； 所述定位模块用于采集胸部CT扫描图像，对胸部CT全部椎体进行解剖特征识别和排序，得到被预测为L1的CT序列图像，获取序列中横突间距最长的序列，作为L1序列CT图像，将L1序列CT图像输入至预先建立的ResNet-50模型内，训练得到L1定位模型，基于L1定位模型对L1序列CT图像进行定位确定，得到最佳L1切片的CT图像，将最佳L1切片的CT图像发送至分割模块，将L1定位模型发送至自动测量模块； 所述分割模块用于将最佳L1切片的CT图像进行骨骼肌和脂肪组织的划分，得到划分后的L1切片，将划分后的L1切片输入至预先建立的3DU-Net+模型内，输出得到最优分割模型，将最优分割模型发送至自动测量模块； 所述分割模块的预先建立的3DU-Net+模型包括3D编码器、3D解码器以及输出层； 所述3D编码器由卷积块构成，每个卷积块内部包含两个3D卷积层和一个3D最大池化层，在卷积层之后，每个卷积块通过2×2×2的最大池化层进行下采样，每个卷积块的输出通过跳跃连接传递至对应的3D解码器部分； 3D解码器由卷积块构成，每个卷积块包括一个3D上采样层和两个3D卷积层，上采样后，每个卷积块采用两个卷积核，并同样配备BN和ReLU激活函数，通过将上采样的特征图与来自编码器对应卷积块的跳跃连接进行拼接； 输出层采用一个3D卷积层，将3D解码器的最后一个卷积块的输出映射到目标类别的数量； 所述预先建立的3DU-Net+模型构建的损失函数如下： 对于大小为H×W的胸部CT图像I，采用多类交叉熵损失函数与Dice损失函数相结合，分割得到背景、骨骼肌、皮下脂肪及内脏脂肪，如公式1所示： 其中，C＝4表示背景、骨骼肌、皮下脂肪和内脏脂肪； ωc表示第c类组织的权重； 表示像素i属于第c类标签的金标准值； 表示像素i预测为第c类标签的预测结果； H和W分别表示二维轴向面图像的高和宽； 统计骨骼肌、皮下脂肪、内脏脂肪与背景的像素占比，再将占比小的骨骼肌设置小的权重，占比大的皮下和内脏脂肪设置大的权重，如公式2所示， 其中，H，W和D表示二维图像的高、宽和深度； Nc表示第c类标签的像素数统计； 所述自动测量模块用于采集待处理胸部CT图像，将待处理胸部CT图像输入至L1定位模型内，得到单一最佳LI切片，将单一最佳LI切片输入至最优分割模型内，得到骨骼肌、皮下脂肪及内脏脂肪，利用骨骼肌、皮下脂肪及内脏脂肪进行数量和平均肌肉衰减计算，得出身体组织成分测量结果； 所述利用骨骼肌、皮下脂肪及内脏脂肪进行数量和平均肌肉衰减计算的过程如下：骨骼肌、皮下脂肪及内脏脂肪面积计算表达式： [A＝sum_{i＝1}^{N}p_i\timesa_i] 其中p_i是像素i属于特定组织的分类概率，a_i是像素i的面积； 骨骼肌、皮下脂肪及内脏脂肪平均肌肉衰减值计算： 对于每个像素，若分类为骨骼肌，记录CT值，从而计算所有骨骼肌像素的CT值的平均值；表达式：[mu＝frac{sum_{i＝1}^{M}v_i}{M}] 其中v_i是像素iCT值M是骨骼肌像素的总数。

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