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龙图腾网获悉浙江飞图影像科技有限公司申请的专利基于卷积神经网络的影像病变分割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：CN120599271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511095985.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于卷积神经网络的影像病变分割系统是由胡利荣;邹子瑞;伍华樑设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的影像病变分割系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于卷积神经网络的影像病变分割系统，涉及图像分割技术领域，该系统包括数据获取模块、跨模态解码模块、联合优化模块以及病变分割模块；其技术要点为：对CT安全编码数组和MRI安全编码数组进行跨模态解码整合，生成融合病变分割数组；基于融合病变分割数组与模型参变量数组的关联关系，对CT病变特征数组、CT分割参数数组、MRI病变特征数组和MRI分割参数数组进行联合优化调试，生成优化后的分割模型参数；利用优化后的分割模型参数，生成患者集合针对CT影像和MRI影像的目标病变分割数组；基于目标病变分割数组，确定患者病变区域的优先级标注结果；本发明提高了病变分割的准确性，提高了模型计算效率。

本发明授权基于卷积神经网络的影像病变分割系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的影像病变分割系统，其特征在于，所述系统包括： 数据获取模块，获取CT安全编码数组、CT病变特征数组和CT分割参数数组，以及MRI安全编码数组、MRI病变特征数组和MRI分割参数数组； 跨模态解码模块，对CT安全编码数组和MRI安全编码数组进行跨模态解码整合，基于不同模态形式增强CT特征和MRI特征，获得融合病变分割数组； 联合优化模块，基于融合病变分割数组与模型参变量数组的关联关系，对CT病变特征数组、CT分割参数数组、MRI病变特征数组和MRI分割参数数组进行联合优化调试，生成优化后的分割模型参数； 病变分割模块，利用优化后的分割模型参数，生成患者集合针对CT影像和MRI影像的目标病变分割数组；基于目标病变分割数组，确定患者病变区域的优先级标注结果； 其中，所述跨模态解码整合的步骤，包括： 解密CT安全编码数组，输出CT影像； 解密MRI安全编码数组，输出MRI影像； 判断是否为跨模态形式： 当解密的结果仅有CT影像或MRI影像，则判定为单模态形式； 当解密的结果包括CT影像和MRI影像，则判定为跨模态形式，对CT影像和MRI影像进行非刚性配准，通过通道级联与注意力机制融合CT特征和MRI特征； 计算各模态形式的特征方差与模态贡献比例，动态选择相应的分割分支，生成对应的融合病变分割数组；其中，分割分支至少包括直线段分支、斜线段分支、曲线段分支、高复杂分支以及基础分支的一种。

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