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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医疗影像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：CN119323587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411177150.X，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种医疗影像分割方法是由叶国伟;周国华;杜轶锋;尹力;张俊豪设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗影像分割方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种医疗影像分割方法，包括：获取PET间接显像原始图像数据，对图像进行预处理，包括去噪、对比度增强和灰度级归一化，得到预处理后的PET图像数据集；设计分割中间件，集成多种分割算法，包括阈值分割、区域生长和水平集方法，根据特征向量分析结果，针对不同类型的病变区域选择适当的分割算法；利用模拟技术生成带标注的PET图像数据，结合真实病例数据构建训练数据集，采用数据增强技术扩充样本量，生成用于算法训练的大规模数据集；利用分割中间件对U－Net的分割结果进行细化，重点关注病变区域边缘，通过边缘检测算法精确定位病变边界，得到精细分割结果。

本发明授权一种医疗影像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种医疗影像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取PET间接显像原始图像数据，对图像进行预处理，包括去噪、对比度增强和灰度级归一化，得到预处理后的PET图像数据集； 根据预处理后的PET图像数据集，采用卷积神经网络提取图像特征，构建特征向量，通过特征向量计算病变区域的形状指标、纹理特征和灰度统计量，并分析病变区域的形态学特征和灰度分布特征； 设计分割中间件，集成多种分割算法，包括阈值分割、区域生长和水平集方法，根据特征向量分析结果，针对不同类型的病变区域选择适当的分割算法； 利用模拟技术生成带标注的PET图像数据，结合真实病例数据构建训练数据集，采用数据增强技术扩充样本量，生成用于算法训练的大规模数据集； 采用深度学习模型U－Net对病变区域进行初步分割，得到粗分割结果，使用生成的大规模数据集训练U－Net模型，通过形态学运算对分割结果进行优化，消除孤立小区域和填充空洞； 利用分割中间件对U－Net的分割结果进行细化，重点关注病变区域边缘，通过边缘检测算法精确定位病变边界，得到精细分割结果； 对精细分割结果进行定量评估，计算Dice系数和Jaccard指数评估指标，若评估指标低于预设阈值，则根据特征向量分析结果，重新针对不同类型的病变区域选择分割算法进行优化，若多次优化后仍未达到预设阈值，记录该病例并标记为需要人工复核。

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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