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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利计算机断层扫描图像的目标分割方法及电子设备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：CN119273909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411137642.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权计算机断层扫描图像的目标分割方法及电子设备是由牛凯;左辰宇;贺志强设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算机断层扫描图像的目标分割方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种计算机断层扫描图像的目标分割方法及电子设备，在训练初始模型的过程中，基于持久同源算法进行处理得到的持久性图确定损失函数来训练初始模型，并结合同样使用了持久性图来描述目标分割标注的拓扑结构的指标得到能够关注拓扑结构的准确性的分割模型，使得在预测过程中，将获得的待预测断层扫描图像输入这样的分割模型，然后通过该分割模型对待预测断层扫描图像中的至少一个目标进行分割预测，可以保障得到的设有预测分割标注的扫描图像的整体结构的正确性，进而可以避免存在出现拓扑错误的情况，可以提高目标分割的精度。

本发明授权计算机断层扫描图像的目标分割方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种计算机断层扫描图像的目标分割方法，其特征在于，包括： 获取设有真实分割标注的训练用图像样本，并构建初始模型； 将设有真实分割标注的训练用图像样本输入所述初始模型，经所述初始模型输出设有训练预测分割标注的图像样本； 基于设有真实分割标注的训练用图像样本，以及设有训练预测分割标注的图像样本通过持久同源算法进行处理，得到持久性图； 根据所述持久性图、所述真实分割标注和所述训练预测分割标注确定损失函数； 依据在对所述损失函数进行最小化处理过程中得到的最小化处理结果对所述初始模型进行训练调整，得到经过训练调整的初始模型，并基于有真实分割标注的训练用图像样本，以及设有训练预测分割标注的图像样本确定与所述训练用图像样本中的目标对应的指标； 响应于所述指标小于预设的指标阈值，持续对经过训练调整的初始模型进行调整；或者， 响应于所述指标大于或等于预设的指标阈值，将经过训练调整的初始模型作为分割模型； 获取待预测断层扫描图像； 将所述待预测断层扫描图像输入所述分割模型，通过所述分割模型对所述待预测断层扫描图像中的至少一个目标进行分割预测，得到设有预测分割标注的扫描图像； 所述真实分割标注对应多个目标，所述训练预测分割标注对应多个目标； 所述基于设有真实分割标注的训练用图像样本，以及设有训练预测分割标注的图像样本通过持久同源算法进行处理，得到持久性图，包括： 基于与所述多个目标对应的真实分割标注分别对所述训练用图像样本进行独热编码，得到多个第一编码二值图，并基于与所述多个目标对应的训练预测分割标注分别对所述图像样本进行独热编码，得到多个第二编码二值图； 对于多个目标中的任一目标均执行以下操作： 从所述多个第一编码二值图中确定与所述目标对应的第一目标二值图，并从所述多个第二编码二值图中确定与所述目标对应的第二目标二值图； 确定所述第一目标二值图和所述第二目标二值图之间的交集，并确定所述第一目标二值图和所述第二目标二值图之间的并集； 对所述交集通过凸包算法进行处理，得到第一边缘点集，并对所述并集通过凸包算法进行处理，得到第二边缘点集； 基于所述第一边缘点集确定第一持久性图，并基于所述第二边缘点集确定第二持久性图，将所述第一持久性图和所述第二持久性图作为所述持久性图； 所述基于所述第一边缘点集确定第一持久性图，包括： 对于多个目标中的任一目标均执行以下操作： 根据所述第一边缘点集通过预设的尺度参数构建第一单纯复形； 基于所述第一单纯复形确定第一同调群； 对所述第一同调群进行拓扑特征追踪处理，得到所述第一持久性图； 所述基于所述第二边缘点集确定第二持久性图，包括： 对于多个目标中的任一目标均执行以下操作： 根据所述第二边缘点集通过预设的尺度参数构建第二单纯复形； 基于所述第二单纯复形确定第二同调群； 对所述第二同调群进行拓扑特征追踪处理，得到所述第二持久性图。

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