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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于IHLS-Net的颅内出血病灶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：CN119579616B 。

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：202411481435.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于IHLS-Net的颅内出血病灶分割方法是由高明;管志琦设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IHLS-Net的颅内出血病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于IHLS‑Net的颅内出血CT平扫影像病灶分割方法。用于解决颅内出血分割精度差和出血量计算不精确的问题，该方法包括收集数据集；对数据进行预处理，包括调整窗宽窗位和矩阵方向、改变图像像素间距等；使用参数化线性整流残差模块替换编码器和解码器中的卷积操作，以加速网络收敛速度和避免梯度消失问题，将膨胀空间注意力金字塔池化模块作为底部瓶颈，更好地捕捉图像中不同尺度的信息，在解码器中加入动态通道注意力模块，提升网络在还原细节和恢复结构时的能力；最终输出分割体积，并计算出血量。

本发明授权一种基于IHLS-Net的颅内出血病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IHLS‑Net的颅内出血病灶分割方法，其特征包括以下步骤： 步骤一：收集颅内出血数据集，去除无效数据； 步骤二：对获取的数据集进行数据预处理，包括将NIFTI格式图像的方向矩阵调整为RAI、使用[15,85]，[‑15,200]，[‑100,1300]对图像进行窗宽窗位调整、进行通道数叠加、调整像素间距和对图像进行随机变换； 步骤三：构建参数化线性整流残差块模块，构造3×3×3卷积层和1×1×1卷积层，上一阶段输出为下一阶段输入，使用PReLU激活函数替代ReLU激活函数，最后将输入特征与输出特征进行残差连接； 步骤四：构建膨胀空间注意力金字塔池化模块，使用4个膨胀卷积进行串行连接，上一阶段输出作为下一阶段输入，构成多尺度金字塔结构，使用最大池化层和平均池化层对输入特征图进行处理，将通过最大池化和平均池化得到的特征图相结合，并应用Sigmoid将特征映射为0到1范围内，然后将新的特征图与输入特征图相乘； 步骤五：构建动态通道注意力模块，首先使用两个大核深度卷积进行并行处理，将输出特征在通道维度进行拼接，使用平均池化和最大池化进行处理，将池化后特征进行卷积和Sigmoid操作得到自适应权重，最后将阶段输出特征与权重相乘，并与输入特征相加； 步骤六：构建IHLS‑Net网络架构，使用PRB模块代替编码器和解码器中的卷积，使用ASAPPB模块作为底部瓶颈连接编码器与解码器，最后在解码器中插入DCAB模块； 步骤七：构造DiceCELoss，将Dice损失函数和交叉熵损失函数进行结合； 步骤八：对分割结果进行可视化； 步骤九：根据预测结果，评估模型的性能； 步骤十：根据出血区域，计算出血量大小。

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哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号哈尔滨理工大学；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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