泰安市中心医院;上海理工大学谢元忠获国家专利权
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龙图腾网获悉泰安市中心医院;上海理工大学申请的专利基于深度学习的肺结节精细化分割方法、装置及存储介质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：CN114359560B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202111661752.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于深度学习的肺结节精细化分割方法、装置及存储介质是由谢元忠;聂生东;陈阳;孔雪设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的肺结节精细化分割方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的肺结节精细化分割方法、装置及存储介质，所述方法包括以下步骤：构建基于深度学习的多尺度输出的肺结节分割模型；获取待分割肺部CT影像，对该待分割肺部CT影像进行预处理，获得待分割3D图像块；以所述待分割3D图像块作为所述肺结节分割模型的输入，获得不同尺度输出结果；对各个不同尺度输出结果进行融合处理，获得最终分割结果。与现有技术相比，本发明具有分割精度高等优点。
本发明授权基于深度学习的肺结节精细化分割方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肺结节精细化分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于深度学习的多尺度输出的肺结节分割模型； 获取待分割肺部CT影像，对该待分割肺部CT影像进行预处理，获得待分割3D图像块； 以所述待分割3D图像块作为所述肺结节分割模型的输入，获得不同尺度输出结果； 对各个不同尺度输出结果进行融合处理，获得最终分割结果； 所述融合处理为： 以最小尺度的输出结果作为基础输出，其他尺度的输出结果按尺度由小到大依次融合尺度相对较小的其他输出结果，以最后一个输出结果作为最终分割结果； 对所述肺结节分割模型进行训练时，基于批量平均dice损失函数进行模型参数的更新，以该批量平均dice损失函数计算各尺度输出结果与分割的标签图像的损失值，将各尺度损失值加权得到最终损失值，使用该最终损失值更新所述模型参数； 所述批量平均dice损失函数的表达式为： 式中：Q为每个批次中的样本数，w、h、l分别对应3D图像块的长、宽和高，g对应标签图像中的前景区域，e为基于三维上下文信息的深度学习模型对应的预测结果。
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