平安醫療健康管理股份有限公司張俊杰獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉平安醫療健康管理股份有限公司申請的專利肺部圖像分割方法、裝置、存儲介質及計算機設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113643308B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111015975.8，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權肺部圖像分割方法、裝置、存儲介質及計算機設備是由張俊杰設計研發完成，并于2021-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。
本肺部圖像分割方法、裝置、存儲介質及計算機設備在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能及數字醫療技術領域，提供了一種肺部圖像分割方法、裝置、存儲介質及計算機設備。該方法包括：基于全卷積神經網絡模型，通過密集連接的混合膨脹卷積模塊和層級注意力機制，構建肺結節分割模型；以肺實質圖像樣本為輸入，以肺實質圖像樣本的肺結節分割圖像為輸出，對肺結節分割模型進行訓練，得到訓練好的肺結節分割模型；獲取待處理的肺部圖像，通過肺實質分割算法對肺部圖像進行分割，得到肺實質圖像；根據肺實質圖像，通過訓練好的肺結節分割模型，得到肺部圖像的肺結節分割結果。上述方法能夠有效的提高肺結節的分割精度。
本發明授權肺部圖像分割方法、裝置、存儲介質及計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種肺部圖像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 基于全卷積神經網絡模型，通過密集連接的混合膨脹卷積模塊和層級注意力機制，構建肺結節分割模型，其中，所述肺結節分割模型的構建方法，包括：構建全卷積神經網絡模型的編碼器和解碼器，其中，所述編碼器由密集連接的混合膨脹卷積模塊、第一批歸一化層和第一激活層組成，所述解碼器由密集連接的反卷積模塊、第二批歸一化層和第二激活層組成；在所述編碼器和所述解碼器之間，引入層級注意力機制機制，以構建所述肺結節分割模型，其中，所述層級注意力機制下的所述編碼器和所述解碼器的特征層兩兩相對，且所述兩兩相對的特征層中的特征像素分別對應相乘； 以肺實質圖像樣本為輸入，以所述肺實質圖像樣本的肺結節分割圖像為輸出，對所述肺結節分割模型進行訓練，得到訓練好的肺結節分割模型； 獲取待處理的肺部圖像，通過肺實質分割算法對所述肺部圖像進行分割，得到肺實質圖像； 根據所述肺實質圖像，通過所述訓練好的肺結節分割模型，得到所述肺部圖像的肺結節分割結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人平安醫療健康管理股份有限公司，其通訊地址為：200001 上海市黃浦區北京東路666號H區(東座)12G室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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