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龙图腾网获悉广东省人民医院申请的专利基于深度学习的自适应流域分割与手术规划系统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：CN120107756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510577834.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的自适应流域分割与手术规划系统是由钟文昭;陈梓豪设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自适应流域分割与手术规划系统在说明书摘要公布了：本发明涉及手术规划技术领域，更具体地说，涉及基于深度学习的自适应流域分割与手术规划系统，包括：胸部成像数据模态层，用于获取包括肺叶、肺段边界和肺部血管的胸部成像数据模态信息；端到端多任务深度学习模型层，与胸部成像数据模态层通信连接，包括：血管分割模块，用于对胸部成像数据模态进行血管分割；层次化流域分割模块，用于基于血管分割结果进行层次化流域分割；拓扑流域网络模块，用于分析血管结构的拓扑关系；流域可视化模块，用于生成肺叶和肺段的可视化结果；路径规划模块，用于生成手术方案；评估与决策模块，用于对手术方案进行评估和决策分析；本发明实现了从医学影像输入到手术方案输出的全流程自动化处理。

本发明授权基于深度学习的自适应流域分割与手术规划系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的自适应流域分割与手术规划系统，其特征在于，包括： 胸部成像数据模态层，用于获取包括肺叶、肺段边界和肺部血管的胸部成像数据模态信息； 端到端多任务深度学习模型层，与所述胸部成像数据模态层通信连接，包括： 血管分割模块，用于对所述胸部成像数据模态进行血管分割； 层次化流域分割模块，用于基于所述血管分割结果进行层次化流域分割； 拓扑流域网络模块，用于分析血管结构的拓扑关系； 流域可视化模块，用于生成肺叶和肺段的可视化结果； 路径规划模块，用于生成手术方案； 评估与决策模块，用于对手术方案进行评估和决策分析； 其中，所述端到端多任务深度学习模型层用于对所述胸部成像数据模态进行分割和评估，以得到肺叶和肺段的可视化、血管网络拓扑结构和手术方案，以及进行决策分析； 所述路径规划模块包括： 路径规划算法单元，用于根据感兴趣的目标设计路径规划算法； 血管中心线拟合单元，用于从目标结节出发，沿着血管方向拟合血管中心线和血管分支切线； 强化学习优化单元，用于采用强化学习算法优化切除路径规划； 所述强化学习优化单元采用的目标函数为： , 其中，为血管结构拓扑网络的损失度，为血管直径的损失矩阵，为血管分支的损失矩阵，为使得路径进入血管分支时选择直径最大的血管分支的损失矩阵。

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