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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于手工特征的无监督肝脏肿瘤CT图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：CN119741305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411578056.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于手工特征的无监督肝脏肿瘤CT图像分割方法是由魏欣;汪奕良;祝颂设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于手工特征的无监督肝脏肿瘤CT图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于手工特征的无监督肝脏肿瘤CT图像分割方法，涉及深度学习技术领域，首先收集正常肝脏CT图像作为数据集，并结合临床知识选择肿瘤位置。通过三维简约噪声二进制掩膜生成类似真实成像的纹理，并利用组织学特征进行形态学建模。随后，将肿瘤纹理与肝脏CT图像在选定位置叠加，合成新的肝脏肿瘤CT图像。利用带有注释的CT图像训练分割模型，并使用合成图像进行医学图像分割。最后，采用Dice系数、豪斯多夫距离、标准化表面距离和表面距离指标评估分割结果。本发明有助于人工合成肿瘤病灶图像及生成体素级注释，为解决医学图像标注挑战、推进肝脏肿瘤诊疗提供新视角。

本发明授权一种基于手工特征的无监督肝脏肿瘤CT图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于手工特征的无监督肝脏肿瘤CT图像分割方法，其特征在于，包括： 收集正常肝脏的CT扫描图像作为数据集，并对肝脏的潜在肿瘤位置进行体积和梯度验证确定肝脏的肿瘤位置； 基于肝脏的肿瘤位置获取最终肿瘤纹理，并基于所述最终肿瘤纹理对肝脏肿瘤进行形态学建模，合成新的肝脏肿瘤CT图像，包括：量化肝脏的密度：将肝脏划分为三个密度区间，并将每个区间内的强度值标准化；对肿瘤密度进行调整，降低高密度组织的密度；将肿瘤整合到扫描体积域和相应的肝脏掩膜中，包括： 将肿瘤与扫描体积整合： ； 其中，表示元素相乘，表示肿瘤掩膜阵列，表示肿瘤纹理阵列，通过变换可得到新的扫描体积，包含肿瘤的新肝脏掩膜可按方式合成； 确定肿瘤的边界区域： ； 其中代表定义肿瘤边界区域的下强度阈值，代表定义肿瘤边界区域的上强度阈值； 使用高斯滤波器与相卷积，生成平滑的边界图像： ； 其中，决定高斯核的标准偏差，控制边界转换的平滑度； 边界图通过增加固定的强度偏移量来增强肿瘤外围的体素强度，该偏移量可模拟囊肿增加Hounsfield单位： ； 其中表示肿瘤核心和纤维囊之间的Hounsfield单位强度差，表示最终的容积扫描结； 使用注释的CT扫描图像来训练分割模型，将合成的肿瘤图像作为数据集进行医学图像分割，并基于评价指标对分割性能进行验证。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；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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