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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于神经网络的肺动静脉自动分割的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：CN117036262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310941585.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于神经网络的肺动静脉自动分割的方法是由敖强;王云兵;田广野;王校;程宇生设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的肺动静脉自动分割的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的肺动静脉自动分割的方法，该方法包含：S100通过图像增强算法，将CT中支气管部分增强；S200构建神经网络，将增强后的CT数据与原始的CT图像合并作为神经网络的输入数据，并进行神经网络训练，完成动静脉分割或分类训练；S300对待分析的CT扫描数据，采用图像增强算法，对肺支气管增强，将增强后的CT数据与原始的CT图像合并输入神经网路进行预测，输出结果每个体素点求概率最大值作为预测目标，即背景，动脉或者静脉，生成对应器官掩膜，进行三维重建。本发明通过在神经网络训练过程中引入肺支气管的解剖信息，有效提升肺动静脉的分割与分类的精确度。

本发明授权一种基于神经网络的肺动静脉自动分割的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的肺动静脉自动分割的方法，其特征在于，该方法包含： S100通过图像增强算法，将CT中支气管部分进行增强； S200构建神经网络，将增强后的CT数据作为一个独立的通道与原始的CT图像合并组成双通道数据，将所述双通道数据作为神经网络的输入数据，并进行神经网络训练，完成动静脉分割或分类训练； S300对待分析的CT扫描数据，采用步骤S100的图像增强算法，对肺支气管增强，将增强后的CT数据作为一个独立的通道与原始的CT图像合并组成双通道数据，将输入数据输入神经网路进行预测，输出结果每个体素点求概率最大值作为预测目标，即背景，动脉或者静脉，生成对应器官掩膜，并进行三维重建； 在步骤S100中，设胸肺CT影像图每一张尺寸为w,h，共有d张，则其三维尺寸为d,w,h，在Hessian矩阵中的x轴方向像素点个数为w，y轴方向像素点个数为h，z轴方向像素点个数为d，计算CT扫描数据每个体素的Hessian矩阵，为： ； 式1中，v为CT扫描每一个体素值；表示体素点在x轴方向的二阶偏导；表示体素点在x轴和y轴方向的二阶偏导；表示体素点在x轴和z轴方向的二阶偏导；表示体素点在y轴和x轴方向的二阶偏导；表示表示体素点在y轴方向的二阶偏导；表示表示体素点在y轴和z轴方向的二阶偏导；表示表示体素点在z轴和x轴方向的二阶偏导；表示表示体素点在z轴和y轴方向的二阶偏导；表示表示体素点在z轴方向的二阶偏导； 计算Hessian矩阵的三个特征值、和，并对其绝对值进行排序，假设，如果，，，则认为此体素周围局部为低灰度值的管道形状，认为其为支气管部分，对相应体素进行增强，支气管覆盖位置的体素值增加，支气管外部的体素的值得到抑制。

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