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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种用于评估肝细胞癌中子治疗剂量的图像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：CN120388031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510568013.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种用于评估肝细胞癌中子治疗剂量的图像分割方法是由胡光;梁柳建;胡华四;王潮;孙伟强;纪富设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于评估肝细胞癌中子治疗剂量的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于评估肝细胞癌中子治疗剂量的图像分割方法，涉及中子治疗技术领域，本发明通过医学图像数据集对3DU‑NetGAN网络模型进行训练，使用真实图像及生成器模型随机生成的假图像对3DU‑NetGAN网络模型中的生成器模型和判别器模型进行交替训练，使得训练后生成器模型能够生成对医学图像更准确和细节丰富的分割结果，训练后的判别器模型能够更精确地评估生成器模型输出的真实性，训练后的网络对医学图像进行分割时能够准确地反映患者自身的解剖学结构、10B在体内的分布情况及放射性核素动力学情况，使其精准地对医学图像中的信息充分地展示，便于应用。

本发明授权一种用于评估肝细胞癌中子治疗剂量的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种用于评估肝细胞癌中子治疗剂量的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取肝细胞癌区域的医学图像数据集； 构建3DU-Net生成器模型及3DCNN判别器模型，及将3DU-Net生成器模型和3DCNN判别器模型耦合为3DU-NetGAN网络模型； 使用医学图像数据集对3DU-NetGAN网络模型进行训练，将医学图像数据集内的真实图像和生成器模型随机生成的假图像作为3DU-NetGAN网络模型的输入，在3DU-NetGAN网络模型中通过前向传播获取初步分割结果；根据损失函数分别获取3DU-NetGAN网络模型内生成器模型和判别器模型的损失，根据初步分割结果和生成器模型和判别器模型的损失在3DU-NetGAN网络模型中通过反向传播更新3DU-NetGAN网络模型的参数，并同时固定判别器模型训练生成器模型，及固定生成器模型训练判别器模型，得到训练后的3DU-NetGAN网络模型； 将医学图像输入至训练后的3DU-NetGAN网络模型中，利用训练后的3DU-NetGAN网络模型内的生成器模型对医学图像内的肝脏部分和肿瘤部分进行特征提取，分别得到肝脏部分和肿瘤部分的包含三维立体结构及形态结构的结构特征图和包含放射性元素分布及放射性核素的放射性元素特征图；利用判别器模型筛选肝脏部分和肿瘤部分的结构特征图和放射性元素特征图内的假特征元素并去除，并分别将肝脏部分和肿瘤部分的结构特征图和放射性元素特征图内剩余真特征元素加和，及进行图像化，分别得到肝脏部分和肿瘤部分的分割图像，将肝脏部分和肿瘤部分的分割图像相接获得分割后的图像。

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西安交通大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市咸宁西路28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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