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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种腹部CT序列图像中的肝脏区域自动精确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：CN115690066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211403625.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种腹部CT序列图像中的肝脏区域自动精确分割方法是由廖苗;邸拴虎;梁伟;赵于前;杨振;曾业战设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种腹部CT序列图像中的肝脏区域自动精确分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种腹部CT序列图像中的肝脏区域自动精确分割方法，主要包括：1对于待检测CT序列，首先从矢状面、冠状面和横切面三个视图方向重构二维切片；2采用基于空洞空间金字塔卷积的U型2D卷积网络对不同视图方向的二维切片进行分割；3采用一种轻量级的3D卷积网络对不同视图方向的分割结果进行融合，获取CT序列中各体素属于目标的概率；5根据所获取的概率，构建全连接条件随机场能量函数，通过最小化能量函数获取精确的肝脏分割结果。本发明通过融合不同视图方向信息，提取CT序列三维特征，并通过引入全连接条件随机场，获得三维肝脏分割结果，准确性高、鲁棒性强。

本发明授权一种腹部CT序列图像中的肝脏区域自动精确分割方法在权利要求书中公布了：1.一种腹部CT序列图像中的肝脏区域自动精确分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立包含原始CT序列图像和肝脏区域手动分割结果的原始训练数据集A和B； 2构建基于空洞空间金字塔卷积的U型2D卷积网络，记作ASPP-UNet，具体包括： 2-a采用U形网络作为主干网络，该主干网络包含三个编码层、两个跳跃连接、一个空洞空间金字塔卷积层、三个解码层和和一个1×1卷积层，其中：第一个编码层的输出不仅作为第二个编码层的输入，同时还通过第一个跳跃连接与第二个解码层相连作为该解码层的输入；第二个编码层的输出不仅作为第三个编码层的输入，同时还通过第二个跳跃连接与第一个解码层相连作为该解码层的输入；第三个编码层的输出作为空洞空间金字塔卷积层的输入，且空洞空间金字塔卷积层的输出作为第一个解码层的输入；此外，上一个解码层的输出均作为下一个解码层的输入；为了得到分割结果，将最后一个解码层与一个1×1卷积层相连，其中最后一个解码层的输出作为1×1卷积层的输入，1×1卷积层的输出为各像素属于目标的概率，通过引入阈值ε1，即可得到分割结果； 2-b在步骤2-a所述的主干网络中，每个编码层均由两个2D卷积模块连接组成，即2D双卷积模块，其中每个2D卷积模块包含一个大小为3×3的卷积层，一个批归一化层和一个Relu激活层；为了对图像进行下采样，第二和第三个编码层中，2D双卷积模块的末尾均增加1个大小为2×2的最大池化层； 2-c在步骤2-a所述的主干网络中，空洞空间金字塔卷积层具体包括： 采用n个具有不同采样半径{rv|v＝1,2,...,n}的3×3卷积核分别对输入特征图进行空洞卷积，并将空洞卷积结果进行拼接作为该空洞空间金字塔卷积层的输出，其中n为大于1的自然数；为了扩大卷积核的感受野、获取多尺度的上下文信息，采样半径设置为rv＝k×v+1，其中k为大于0的自然数； 2-d在步骤2-a所述的主干网络中，第一和第二个解码层均由一个步骤2-b所述的2D双卷积模块、一个2×2反卷积层和一个拼接操作连接组成，第三个解码层仅由一个步骤2-b所述的2D双卷积模块组成，其中：第一个解码层中2D双卷积模块的输入为空洞空间金字塔卷积层的输出，此后，下一个解码层中2D双卷积模块的输入均为上一个解码层的输出；第一个解码层中的拼接操作用于拼接该解码层中反卷积结果和第二个编码层的输出，拼接结果作为该解码层的输出；第二个解码层中的拼接操作用于拼接该解码层中反卷积结果和第一个编码层的输出，拼接结果作为该解码层的输出； 3构建轻量级的3D卷积网络，记作LW-3DNet，该网络涉及三个输入和一个输出，网络具体结构包括：首先采用三个3D双卷积模块，分别对三个输入进行卷积，然后采用拼接操作将卷积结果进行拼接，并采用一个3D双卷积模块对拼接结果进行卷积，得到特征图F，最后，采用一个1×1×1卷积层对特征图F进行卷积，1×1×1卷积层的输出为各体素属于目标的概率；步骤3中所述的3D双卷积模块均由两个3D卷积模块连接组成，其中每个3D卷积模块包含一个大小为3×3×3的卷积层，一个批归一化层和一个Relu激活层； 4利用ASPP-UNet，训练多个可用于分割不同视图方向二维切片的网络模型，具体步骤包括：对于训练数据集A中的每一个CT序列，首先分别从矢状面、冠状面和横切面三个视图方向重构二维切片，获取不同视图方向的二维切片，分别记作和然后，将训练数据集中获取的矢状面视图方向的二维切片及其对应的二维切片手动分割结果输入ASPP-UNet网络进行训练，获取可用于分割矢状面二维切片的网络模型ASPP-UNetX，将训练数据集中获取的冠状面视图方向的二维切片及其对应的二维切片手动分割结果输入ASPP-UNet网络进行训练，获取可用于分割冠状面二维切片的网络模型ASPP-UNetY，将训练数据集中获取的横切面视图方向的二维切片及其对应的二维切片手动分割结果输入ASPP-UNet网络进行训练，获取可用于分割横切面二维切片的网络模型ASPP-UNetZ； 5利用LW-3DNet，训练一个可用于融合不同视图方向分割结果的网络模型，具体包括： 5-a构建LW-3DNet网络的训练数据集C，具体包括：首先，对于原始训练数据集B中的每一个CT序列，分别从矢状面、冠状面和横切面三个视图方向重构二维切片，获取不同视图方向的二维切片，分别记作和然后，分别将和输入至已训练好的网络模型ASPP-UNetX、ASPP-UNetY和ASPP-UNetZ中进行测试，得到不同视图方向的二维切片分割结果SX、SY和SZ；最后，将网络预测的SX、SY和SZ作为LW-3DNet网络训练的输入，训练数据集B中CT序列三维手动分割结果作为标签，构建LW-3DNet网络的训练数据集C； 5-b将训练数据集C输入LW-3Dnet网络进行训练，得到训练好的网络模型LW-3DNetF； 6对于待检测CT序列，首先分别从矢状面、冠状面和横切面三个视图方向进行二维切片重构，获取CT序列图像不同视图方向的二维切片，分别记作TX、TY和TZ；然后，分别将TX、TY和TZ输入到已训练好的网络模型ASPP-UNetX、ASPP-UNetY和ASPP-UNetZ中进行测试，得到不同视图方向的二维切片分割结果FX、FY和FZ；最后，将FX、FY和FZ输入LW-3DNetF网络模型进行测试，得到CT序列各体素属于目标的概率其中表示第i个体素属于肝脏的概率，N为待检测CT序列的体素数目； 7利用全连接条件随机场获取精确的肝脏分割结果，具体包括： 7-a对于待检测的CT序列，构建全连接条件随机场能量函数： 其中，x＝{xi|i＝1,...,N}，xi表示为第i个体素分配的标签，φuxi和φpxi,xj分别为一阶能量项和二阶能量项；φuxi表示为第i个体素分配标签xi的代价，计算公式如下： φuxi＝-logPxi 其中，Pxi表示将第i个体素分配标签为xi的概率，计算公式如下： 其中，表示第i个体素属于肝脏的概率，由步骤6所述方式获取，φpxi,xj表示分别为第i和第j个体素分配标签xi和xj的代价，计算公式如下： φpxi,xj＝μxi,xj·Gfi,fj 其中，fi和fj分别表示第i和第j个体素的特征向量，包含位置、强度特征，Gfi,fj表示应用于特征向量fi和fj上的高斯势能函数，μxi,xj为类别兼容性函数，用于约束能量仅在相同类别标签的体素对之间传递，即具有相同类别标签体素对之间才能相互影响；针对CT序列图像肝脏分割这一二分类问题，采用对比度敏感的双核高斯势能函数： Gfi,fj＝Gafi,fj+Gsfi,fj 其中，Ga和Gs分别为表面核和平滑核；表面核用于为位置邻近、强度相似的像素分配相同的标签，平滑核用于移除孤立的小区域，具体计算公式如下： 其中，β1和β2分别为表面核和平滑核的权重参数，Li和Lj分别为第i和第j个体素的空间位置，Ii和Ij分别为第i和第j个体素的强度，||Li-Lj||表示求Li和Lj的欧氏距离，|Ii-Ij|表示求Ii和Ij差的绝对值，参数σα和σβ分别用于控制被分配为同一类标签的体素之间的空间邻近度和强度相似度，参数σγ用于控制区域的平滑度； 7-b采用平均场近似方法最小化全连接条件随机场能量函数Ex，获取最优的标签分配结果，即为最终的肝脏分割结果。

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