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龙图腾网获悉南京玻璃纤维研究设计院有限公司;中材科技股份有限公司;南京大学申请的专利一种全自动三维复合材料CT图像分割与重建的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：CN119359750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411402832.6，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种全自动三维复合材料CT图像分割与重建的方法是由聂梓伟;曹莹;孙方方;赵谦;杨孝平;李超设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全自动三维复合材料CT图像分割与重建的方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种全自动三维机织复合材料CT图像分割与重建的方法。该方法重新设计了三维机织复合材料图像的纱线分割任务，通过结合基于语义分割的技术与基于梯度流的实例分割技术，能够在低对比度的CT图像上对粘连纱线的边界进行精准分割。最终，测试结果表明，本发明方法能够有效分割形状和大小各异的纱线，在分割样本中实现了边界清晰的纱线分割，显著提升了纱线分割的可靠性。

本发明授权一种全自动三维复合材料CT图像分割与重建的方法在权利要求书中公布了：1.一种全自动三维复合材料CT图像分割与重建的方法，其特征在于，包括如下步骤： a）对CT图像中的多种类型机织材料中的纱线进行初步语义分割，其中，纱线包括经纱和纬纱； b）基于纱线的语义分割结果，构造实例分割预训练模型的输入数据集，并在该数据集上使用基于梯度流的分割方法进行预训练； c）根据机织材料的语义分割结果，选择存在纱线粘连的情况进行人工修改； d）基于人工修改结果，利用实例分割预训练模型对相似类型机织材料的数据集进行微调，微调时将语义分割结果作为原图，人工修改的结果作为标签输入实例分割预训练模型； e）设计后处理模块以修正实例分割结果； f）对分割后纱线进行重建； 所述步骤（b）中，通过纱线的语义分割结果构造实例分割预训练模型的输入数据集，即将经纱语义分割结果同时作为原图与标签数据；所述基于梯度流的分割方法包括Cellpose框架，具体为网络通过学习每个像素的方向场和概率图以获得纱线的流场来预测最终的分割标签，方向场表示每个像素指向纱线中心的向量，概率图表示每个像素属于纱线的概率，流场用于描述像素从纱线边界向中心的收缩情况；网络架构包括U-Net架构，输入为基于语义分割结果构造的图像数据集，输出为每个像素的方向场和概率图，网络的训练损失函数包括针对方向场的损失和针对概率图的交叉熵CE损失；损失具体计算如下: ； ； 其中为体素总数，和分别为在体素点上的预测方向梯度和真实的方向梯度，为CE损失函数项，为网络总体损失函数； 所述步骤（c）中人工修改的标注集中在语义分割后纱线粘连的情况。

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南京玻璃纤维研究设计院有限公司;中材科技股份有限公司;南京大学，其通讯地址为：210012 江苏省南京市雨花台区安德里30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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