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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像自动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：CN116883341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310802870.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像自动分割方法是由陶晓玲;贾茂宁;李为坤;杨晨;赵琳琳;于越康;谢春燕;谢泽宇设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像自动分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字医疗技术领域，具体涉及一种基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像自动分割方法，包括如下步骤：提取待分割CT图像；利用多尺度特征识别网络，提取所述待分割CT图像的多尺度特征；利用注意力机制网络，通过所述多尺度特征识别所述待分割CT图像中的病变区域；根据识别结果，在所述待分割CT图像中分割出肝脏肿瘤图像。本发明首先基于深度学习技术，解决了传统方法存在的手动标注、分割精度和效率低下等问题，同时相较于现有技术，本发明具有更高的自动化程度、更精准的分割结果和更高的分割效率。

本发明授权一种基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像自动分割方法，其特征在于，包括下列步骤： 提取待分割CT图像； 利用多尺度特征识别网络，提取所述待分割CT图像的多尺度特征； 所述多尺度特征识别网络包括两个以上的卷积模块，相邻两个卷积模块通过池化模块连接； 每个所述卷积模块包括三个卷积层、一个第一加法器和一个归一化层； 任一个卷积层的空洞率大于等于1； 任一个卷积层的输入端与一池化模块或者导入层连接； 三个卷积层并行，三个卷积层的三个输出端连接至所述第一加法器； 所述第一加法器通过注意力机制通道与所述归一化层连接； 所述归一化层与另一池化模块连接； 每个所述池化模块包括标准卷积层、池化层和减法器，所述标准卷积层和所述池化层的输入端连接同一卷积模块，所述标准卷积层和所述池化层的输出端连接所述减法器，所述减法器与另一卷积模块连接； 所述池化模块的输入通道数量和输出通道数量，满足如下规则：其中，Cout表示池化模块的输出通道数量，Cin表示池化模块的输入通道数量，ΔC表示池化模块的补偿通道数量； 利用注意力机制网络，通过所述多尺度特征识别所述待分割CT图像中的病变区域； 根据识别结果，在所述待分割CT图像中分割出肝脏肿瘤图像。

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