四川大学白马腾获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于分割采样神经网络的腹主动脉自动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：CN116740086B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310544010.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于分割采样神经网络的腹主动脉自动分割方法是由白马腾;郑庭辉;王仪;袁丁;翁诚馨设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于分割采样神经网络的腹主动脉自动分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分割采样神经网络的腹主动脉自动分割方法，具体为：获取历史CT序列扫描图像并进行图像预处理和预设尺寸的裁切，得到原始裁切文件；将原始裁切文件降采样后输入预先训练好的前置分割网络模型中进行前向传播，得到全感受野预测文件；基于分割步长，对原始裁切文件进行全域分割采样，得到多个第一子域文件；基于分割步长，对原始裁切文件进行局部分割采样，得到多个第二子域文件；构建并训练子域预测网络模型，子域预测网络模型将全感受野预测文件、所有第一子域文件和所有第二子域文件作为输入；使用前置分割网络模型和训练好的子域预测网络模型，对实时CT序列扫描图像执行目标分割，得到腹主动脉的体素分割模型。
本发明授权一种基于分割采样神经网络的腹主动脉自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分割采样神经网络的腹主动脉自动分割方法，其特征在于，包括： 获取历史CT序列扫描图像并进行图像预处理和预设尺寸的裁切，得到原始裁切文件； 将原始裁切文件降采样后输入预先训练好的前置分割网络模型中进行前向传播，得到包 含腹主动脉区间的全感受野预测文件； 基于预设的分割步长，对原始裁切文件进行全域分割采样，得到多个第一子域文件； 基于预设的分割步长，对原始裁切文件进行局部分割采样，得到多个第二子域文件； 构建并训练子域预测网络模型，所述子域预测网络模型将所述全感受野预测文件、所有第一子域文件和所有第二子域文件作为输入数据集； 使用所述前置分割网络模型和训练好的子域预测网络模型，对实时CT序列扫描图像执行目标分割，得到腹主动脉的体素分割模型； 其中，所述前置分割网络模型和子域预测网络模型均分别基于三维卷积神经网络构建，且均将腹主动脉流道和血管作为分割目标。
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