浙江工业大学潘清获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于分形维数系数的气道分割方法及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：CN119131063B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411291751.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于分形维数系数的气道分割方法及系统是由潘清;何昊阳;尤堃;张跃华;方陆平;陆飞设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于分形维数系数的气道分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分形维数系数的气道分割方法及系统，本发明通过气道标签计算出每一个像素的分形维数和或气道密度值，并根据分形维数和或气道密度值为训练图像的每一个像素赋予权重指导三维卷积网络训练，得到具有更精确分割气道能力的深度学习模型。本发明通过一种基于分形维数系数的深度神经网络准确、高效地完成对肺气道的分割，尤其能获取更为深度、精确的气道分割结果，同时本发明可实现全自动分割气道。
本发明授权一种基于分形维数系数的气道分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分形维数系数的气道分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分割的肺部CT图像； 将待分割的肺部CT图像输入至训练好的三维神经网络，输出获得肺气道分割结果； 其中，所述训练好的三维神经网络通过如下方法训练获得： 获取数据集，所述数据集的每一样本包含肺部CT图像、气道标签和基于气道标签计算获得的每一像素的分形维数权重和气道密度值；所述每一像素的气道密度值为以所述像素为中心的窗口中气道像素值之和与窗口中总像素数量的比值； 构建三维神经网络，将数据集的每一样本的肺部CT图像作为输入，三维神经网络输出预测的分割结果；通过最小化损失函数训练三维神经网络，获得训练好的三维神经网络；其中损失函数表征全部像素预测的分割结果与气道标签的差异，损失函数中依据像素的分形维数权重和气道密度值设定每一像素的权重，像素的分形维数权重和气道密度值越大，该像素在损失函数中的占比越大；所述每一像素的分形维数权重通过如下方法计算获得： 在气道标签上，计算以每一个气道像素为中心的窗口内的局部分形维数；再对不同窗口重叠区域的像素取平均值后进行归一化得到每一像素的分形维数权重。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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