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龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);北京邮电大学申请的专利甲状腺滤泡病灶分割模型训练方法、分割方法及设备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：CN120543979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511044811.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权甲状腺滤泡病灶分割模型训练方法、分割方法及设备是由张帆;李书芳;马鑫设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本甲状腺滤泡病灶分割模型训练方法、分割方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供甲状腺滤泡病灶分割模型训练方法、分割方法及设备，涉及图像数据处理领域，训练方法包括：针对甲状腺滤泡性灰度超声图像的各个图像块分别执行基于对比度限制的对比度增强处理；将各个对比度增强块进行合并及边缘平滑过渡处理以得到增强图像样本；采用增强图像样本训练目标Unet模型以得到甲状腺滤泡病灶分割模型。本申请能够有效提高用于训练甲状腺滤泡病灶分割模型的数据样本的清晰度及应用可靠性，能够降低数据样本整体失真的风险、减少噪声并保持数据样本整体视觉的一致性，能够有效提高甲状腺滤泡病灶分割模型的训练有效性及可靠性，进而能够提高采样高甲状腺滤泡病灶分割结果的准确性。

本发明授权甲状腺滤泡病灶分割模型训练方法、分割方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种甲状腺滤泡病灶分割模型训练方法，其特征在于，包括： 针对各个甲状腺滤泡性灰度超声图像各自对应的各个图像块分别执行基于对比度限制的对比度增强处理，以得到各个所述图像块各自的对比度增强块； 将同属于一个所述甲状腺滤泡性灰度超声图像的各个所述对比度增强块进行合并及边缘平滑过渡处理，以得到各个所述甲状腺滤泡性灰度超声图像各自对应的增强图像样本； 采用各个所述增强图像样本以及各个所述增强图像样本各自对应的标签组训练目标Unet模型，以将该目标Unet模型训练为用于输出自所述增强图像样本中分割的甲状腺滤泡病灶区域以及该甲状腺滤泡病灶区域的分类标签的甲状腺滤泡病灶分割模型；其中，所述标签组包括所述增强图像样本对应的所述甲状腺滤泡性灰度超声图像的病灶掩膜标签和分类标签；所述病灶掩膜标签用于显示甲状腺滤泡病灶区域；所述分类标签包括良性标签和恶性标签； 所述针对各个甲状腺滤泡性灰度超声图像各自对应的各个图像块分别执行基于对比度限制的对比度增强处理，以得到各个所述图像块各自的对比度增强块，包括： 将各个甲状腺滤泡性灰度超声图像分别划分为多个图像块； 分别计算各个所述图像块各自对应的直方图的累积分布值； 若所述图像块对应的所述直方图的累积分布值大于对比度限制阈值，则将该图像块对应的目标累积分布值设定为所述对比度限制阈值；若所述图像块对应的所述直方图的累积分布值小于或等于所述对比度限制阈值，则将该图像块对应的目标累积分布值设定为该图像块对应的所述直方图的累积分布值； 分别根据各个所述图像块各自对应的所述目标累积分布值，对各个所述图像块进行对比度增强处理，以得到各个所述图像块各自的对比度增强块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);北京邮电大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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