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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法及其应用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：CN118762041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410681875.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法及其应用是由叶颀;林义尊;朱伟权;李可忆;王光武;邓福禧设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗图像技术领域，公开了一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法及其应用，包括以下具体步骤：收集CT图像，进行预处理，并将预处理后的CT图像转为二维图像，得到CT图像集；构建包括分为对称的编码器、解码器和特征融合层的分割网络模型；通过训练好的分割网络模型得到CT图像集的预测分割图；提取预测分割图的影像组学特征；构建RU分类器；所述的RU分类器包括并行的包括二分类预测模型的分支和包括辅助函数的分支；获取并预处理待预测的CT图像，依次通过训练好的分割网络模型和RU分类器生成生存分类结果。本发明解决了现有生存预测技术缺乏稳健性、过拟合、泛化能力不足的问题，且具有预测准确度高的特点。

本发明授权一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法，其特征在于：包括以下具体步骤： 收集若干个患者的CT图像，对CT图像进行预处理，并将预处理后的CT图像转为二维图像，得到CT图像集； 构建包括分为对称的编码器、解码器和特征融合层的分割网络模型；所述的解码器包括与n个编码卷积层对应的n个设有上采样层和特征融合层的解码卷积层和1个1×1卷积；每一个解码卷积层均由相同的卷积结构组成，包括基础卷积模块、ResCBAM模块；所述的ResCBAM模块包括依次相连的2个基础卷积模块、CBAM模块、残差连接模块；所述的特征融合层包括1×1卷积和上采样层；n个特征融合层输出..，n，拼接后经过1×1卷积得到最终输出；ResCBAM模块的输出与其对应的特征融合层的输入对应连接； 将CT图像集输入分割网络模型进行训练； 通过训练好的分割网络模型得到CT图像集的预测分割图；提取预测分割图的影像组学特征； 构建采用Rockafellar-Uryasev损失的RU分类器；所述的RU分类器包括并行的包括二分类预测模型的分支和包括辅助函数的分支；所述的Rockafellar-Uryasev损失具体为： 其中，为第个样本的影像组学特征向量，为表示对应的真实的二分类标签，是非负超参数，为第个样本的分支的预测结果，为第个样本的分支的输出参数，定义为二元交叉熵损失： 此外，是一个修正线性单元，用于提高RU分类器中对于两个预测分支的联合表达能力，具体为： 将影像组学特征输入RU分类器中进行训练； 获取并预处理待预测的CT图像，依次通过训练好的分割网络模型和RU分类器生成生存分类结果。

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华南师范大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路378号华南师范大学文学院；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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