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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种肺通气-灌注显影区域图像分割与量化分析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：CN120953301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511477564.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种肺通气-灌注显影区域图像分割与量化分析系统是由尹永杰;田加坤;栾雪;孙键;张艳平;顾明;张书剑;马新利;赵杰;王淏设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺通气-灌注显影区域图像分割与量化分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肺通气‑灌注显影区域图像分割与量化分析系统，涉及医学影像分析技术领域，包括，数据采集模块，获取SPECTVQ图像数据及所述SPECTVQ图像数据对应的病历信息，生成结构化数据集；特征提取模块，对所述结构化数据集中的SPECTVQ图像数据进行格式转换和多尺度特征提取，生成压缩特征图数据集；肺叶分割模块，将所述压缩特征图数据集输入U‑Net模型分割肺叶区域并进行后处理，生成肺叶区域掩码图像；图像融合模块，将所述肺叶区域掩码图像与SPECTVQ图像数据进行alphablending融合，生成彩色融合图像。本发明通过空洞金字塔网络融合四路分支特征捕获肺泡至肺叶级结构，降低GPU显存消耗。

本发明授权一种肺通气-灌注显影区域图像分割与量化分析系统在权利要求书中公布了：1.一种肺通气‑灌注显影区域图像分割与量化分析系统，其特征在于：包括，数据采集模块，获取SPECT VQ图像数据及所述SPECT VQ图像数据对应的病历信息，生成结构化数据集； 特征提取模块，对所述SPECT VQ图像数据进行格式转换和多尺度特征提取，生成压缩特征图数据集； 肺叶分割模块，将所述压缩特征图数据集输入U‑Net模型分割肺叶区域并进行形态学后处理，生成肺叶区域掩码图像； 图像融合模块，将所述肺叶区域掩码图像与SPECT VQ图像数据进行alpha blending融合，生成彩色融合图像； 特征增强模块，基于所述彩色融合图像逐通道执行Min‑Max归一化处理和亮度特征值计算，通过对每个通道的像素值进行标准化和基于亮度的非线性变换，突出有用信息，同时抑制噪声干扰，并进行特征增强，生成增强型特征张量； 聚类分析模块，利用K‑means聚类算法对所述增强型特征张量进行子区域划分，计算各子区域的VQ比值并映射至CT图像，生成量化分析报告单。

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