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龙图腾网获悉科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司申请的专利一种对肺部CT图像感兴趣区域的追踪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：CN119205715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411425283.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种对肺部CT图像感兴趣区域的追踪方法是由周国华;程大龙;杜轶锋;陈彬;曾文君;尹力设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对肺部CT图像感兴趣区域的追踪方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种对肺部CT图像感兴趣区域的追踪方法，包括：获取患者多个时间点的肺部CT图像序列，对所述CT图像序列进行预处理，得到预处理后的CT图像序列；针对所述预处理后的CT图像序列，采用基于解剖结构的特征提取算法，提取每幅CT图像中的肺部解剖结构特征，构建特征描述符；对所述感兴趣区域轮廓进行形状分析，提取轮廓的几何特征和拓扑特征，建立感兴趣区域的形状模型；基于所述形状模型，采用非参数配准方法估计不同时间点感兴趣区域之间的局部形变场，计算每个像素点的位移向量，得到形变场映射。

本发明授权一种对肺部CT图像感兴趣区域的追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种对肺部CT图像感兴趣区域的追踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取患者多个时间点的肺部CT图像序列，对所述CT图像序列进行预处理，得到预处理后的CT图像序列；针对所述预处理后的CT图像序列，采用基于解剖结构的特征提取算法，提取每幅CT图像中的肺部解剖结构特征，构建特征描述符；根据所述特征描述符，在不同时间点CT图像之间建立初始配准关系，基于解剖结构在不同个体之间的差异性，采用基于群体统计的方法，构建解剖结构的先验模型以指导图像配准过程；在图像配准后的CT图像序列中，定位并分割出感兴趣区域，采用区域生长算法或水平集方法，得到每幅CT图像中的感兴趣区域轮廓；对所述感兴趣区域轮廓进行形状分析，提取轮廓的几何特征和拓扑特征，建立感兴趣区域的形状模型；基于所述形状模型，采用非参数配准方法估计不同时间点感兴趣区域之间的局部形变场，计算每个像素点的位移向量，得到形变场映射；根据所述形变场映射，对不同时间点的感兴趣区域进行形变补偿，实现感兴趣区域在不同时间点CT图像之间的精确对应，通过形变补偿，将不同时间点的解剖结构和感兴趣区域对齐到同一参考坐标系下，完成追踪任务。

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科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司，其通讯地址为：511400 广东省广州市南沙区南沙街金隆路37号1101-1124房；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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