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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于全局信息导引和隐式表达重整的鼻腔图像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：CN116883425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310770416.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于全局信息导引和隐式表达重整的鼻腔图像分割方法是由白相志;卢毅设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局信息导引和隐式表达重整的鼻腔图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于全局信息导引和隐式表达重整的鼻腔图像分割方法，该方法具体步骤如下：步骤一、利用大批量无标签头部CT影像数据，对多层级结构分割网络的编码器部分进行基于自编码器的自监督预训练；步骤二、构建基于隐式神经表达的全局编码分支，并利用重采样无标签数据对其进行预训练；步骤三、利用预训练编码器参数的优良初始化和全局编码分支的辅助，构建基于隐式神经表达的多层级鼻腔分割网络并完成鼻腔影像的分割。本发明成功解决现有技术在鼻腔影像分割的数据和方法方面所所面临的问题，实现了鼻腔精准分割，并且在鼻科临床领域具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于全局信息导引和隐式表达重整的鼻腔图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局信息导引和隐式表达重整的鼻腔图像分割方法，其特征在于，该方法具体步骤如下： 步骤一、利用大批量无标签头部CT影像数据，对多层级结构分割网络的编码器部分进行基于自编码器的自监督预训练； 步骤二、构建基于隐式神经表达的全局编码分支，并利用重采样无标签数据对其进行预训练；在步骤二中，构建隐式神经表达学习框架；该框架包含一个深度卷积编码器和一个深度卷积解码器；编码器的任务是将输入的三维影像编码为一个隐式表达，该隐式表达包含输入影像的全局信息；解码器的任务是接收隐式表达和任意一个三维影像的体素坐标作为输入，并输出该坐标处体素属于人体组织的概率；编码器和解码器的结构采用深度卷积神经网络，处理三维数据； 步骤三、利用预训练编码器参数的优良初始化和全局编码分支的辅助，构建基于隐式神经表达的多层级鼻腔分割网络并完成鼻腔影像的分割；在步骤三中，基于隐式神经表达的理念构建多层级鼻腔分割网络；分割网络的编码器部分采用层级架构，多层卷积编码器用于在不同的抽象等级和感受野范围下尽可能地挖掘和提取图像所含有效特征信息；随着分割网络的编码器层级加深，其输出的特征图通道数增加而形状变小，卷积层的感受野随之增大，所表示的特征抽象等级提高；编码器的每一级分别由两个串联卷积块构成，每个卷积块内依次为卷积层、归一化层和激活函数层；编码器的各级输出特征图分别由三维隐式表达重整模块进行处理，统一为通道数和形状相当的张量，将该部分张量与全局编码分支输出的表示全图信息的张量进行并联，并联后的张量经过分割头的处理输出分割预测。

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