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龙图腾网获悉上海小零网络科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的图像分割标注方法及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：CN120339733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510815142.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器学习的图像分割标注方法及系统是由王范萍;周开龙设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的图像分割标注方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的图像分割标注方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，所述方法包括：基于初始分割结果的边界形态，在分割边界的关键区域中动态选定三个检测点，构建动态三角网格单元；根据动态三角网格单元的顶点坐标计算几何特征值，所述几何特征值包括三角网格单元面积与边长的比例关系；将几何特征值与预设阈值范围比对，若超出阈值范围则生成边界坐标修正参数；根据修正参数调整肺部区域分割结果的边界坐标，生成修正后的肺部区域分割结果。本发明通过从图像获取到病变标注的端到端操作减轻医生工作负担，基于分割结果，病变标注单元能精准定位病变位置。

本发明授权一种基于机器学习的图像分割标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的图像分割标注方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：获取肺部CT图像数据； 步骤S2：对肺部CT图像数据进行预处理，生成优化后的CT图像； 步骤S3：将优化后的CT图像输入图像分割模型，输出包含肺部组织边界坐标的初始分割结果； 步骤S4：基于初始分割结果的边界形态，在分割边界的关键区域中动态选定三个检测点，构建动态三角网格单元；根据动态三角网格单元的顶点坐标计算几何特征值，所述几何特征值包括三角网格单元面积与边长的比例关系； 步骤S5：将几何特征值与预设的动态阈值范围进行比对，当几何特征值超出阈值上限时，计算超出量，按预设比例系数转换为向内收缩的偏移量；当几何特征值低于阈值下限时，计算不足量，按预设比例系数转换为向外扩展的偏移量；基于上述偏移量生成对应方向的边界坐标修正参数；根据修正参数调整肺部区域分割结果的边界坐标，生成修正后的肺部区域分割结果； 步骤S6：对修正后的肺部区域分割结果进行病变标注，生成带有病变类型标签的最终肺部图像。

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