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龙图腾网获悉南方医科大学珠江医院申请的专利一种颅脑ct影像分析方法及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：CN120374558B 。

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：202510463056.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种颅脑ct影像分析方法及系统是由罗耀星;施豪波;路世龙设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种颅脑ct影像分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种颅脑ct影像分析方法及系统，通过获取颅脑ct影像数据；对所述颅脑ct影像数据进行预处理；在Net神经网络分割模型的基础上，结合注意力机制构建改进的Net神经网络分割模型；将所述颅脑ct影像输入至所述改进的Net神经网络分割模型，获得所述Net神经网络分割模型的输出结果，所述Net神经网络分割模型用于基于输入的所述颅脑ct影像数据预测参数和目标区域分割结果并输出。通过构建包括双层孪生编码器和解码器架构的改进的Net神经网络分割模型，得到像素级别的分类结果，标记出异常区域的位置和范围，可以提高颅脑ct影像分析的精度和准确性。使用改进的Dice损失与改进的交叉熵之和作为损失函数，评测结果更加准确。

本发明授权一种颅脑ct影像分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种颅脑ct影像分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取颅脑ct影像数据； 对所述颅脑ct影像数据进行预处理； 在Net神经网络分割模型的基础上，结合注意力机制构建改进的Net神经网络分割模型； 将所述颅脑ct影像输入至所述改进的Net神经网络分割模型，获得所述Net神经网络分割模型的输出结果，所述Net神经网络分割模型用于基于输入的所述颅脑ct影像数据预测参数和目标区域分割结果并输出； 所述在Net神经网络分割模型的基础上，结合注意力机制构建改进的Net神经网络分割模型，包括： 初始改进的Net神经网络分割模型包括双层孪生编码器和解码器架构，所述架构使用了两个结构相同的双层的结构，编码器和解码器各自有双层设计，并行执行颅脑ct影像分割步骤，得到不同模态的颅脑ct影像的可用特征的分割结果，再将分割结果进行平均融合，将所述不同模态的可用特征的平均值作为融合结果； 其中，所述初始改进的Net神经网络分割模型分别通过编码器提取图像的高级语义特征，通过解码器将所述高级语义特征恢复到原始图像的分辨率，并生成分割结果； 其中，以U-Net网络为基准模型，通过双层孪生编码器-解码器结构捕捉多尺度特征，并通过跳跃连接保留空间细节；其中，编码器采用使用U-Net和CNN混合架构的非对称结构，提取局部及全局特征，并引入改进的残差注意力机制，增加网络模型中颅脑CT图像的肿瘤部位的权重，使网络模型聚焦于肿瘤部位区域，抑制无关组织干扰； 解码器由CNN架构组成，上采样步骤中加入改进的残差注意力机制，提高分割精度，在跳跃连接中融入注意力门，将得到的注意力图与解码器上采样获得的特征图进行拼接，融合低层与高层特征从而实现更精细的分割，将经过跳跃连接后拼接的特征图进行两次卷积操作，增强网络对颅脑CT图像的特征提取能力，再进行一次1×1卷积降维，减少网络参数量。

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