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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种融合多视图信息的三维医学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：CN115841457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211403502.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合多视图信息的三维医学图像分割方法是由廖苗;梁伟;邸拴虎;赵于前;杨振设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多视图信息的三维医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多视图信息的三维医学图像分割方法，主要包括：1对于待检测三维医学图像，分别从矢状面、冠状面和横切面三个视图方向重构二维切片图像；2采用基于空洞空间金字塔卷积的U型2D卷积网络对不同视图方向的二维切片进行分割；3采用一种轻量级的3D卷积网络对不同视图方向的分割结果进行融合，得到精确的三维分割结果。本发明可有效克服2D网络无法提取三维空间特征、3D网络内存开销大的问题，可在轻量化网络的情况下，获得精确的分割结果。

本发明授权一种融合多视图信息的三维医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多视图信息的三维医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立包含原始三维医学图像和目标区域手动分割结果的原始训练数据集A和B； 2构建基于空洞空间金字塔卷积的U型2D卷积网络，记作ASPP‑UNet，具体包括： 2‑a采用U形网络作为主干网络，该主干网络包含三个编码层、两个跳跃连接、一个空洞空间金字塔卷积层、三个解码层和一个1×1卷积层，其中：第一个编码层的输出不仅作为第二个编码层的输入，同时还通过第一个跳跃连接与第二个解码层相连作为该解码层的输入；第二个编码层的输出不仅作为第三个编码层的输入，同时还通过第二个跳跃连接与第一个解码层相连作为该解码层的输入；第三个编码层的输出作为空洞空间金字塔卷积层的输入，且空洞空间金字塔卷积层的输出作为第一个解码层的输入；此外，上一个解码层的输出均作为下一个解码层的输入；为了得到分割结果，将最后一个解码层与一个1×1卷积层相连，其中最后一个解码层的输出作为1×1卷积层的输入，1×1卷积层的输出为各像素属于目标的概率，通过引入阈值ε1，即可得到分割结果； 2‑b在步骤2‑a所述的主干网络中，每个编码层均由两个2D卷积模块连接组成，即2D双卷积模块，其中每个2D卷积模块包含一个大小为3×3的卷积层，一个批归一化层和一个Relu激活层；为了对图像进行下采样，第二和第三个编码层中，2D双卷积模块的末尾均增加1个大小为2×2的最大池化层； 2‑c在步骤2‑a所述的主干网络中，空洞空间金字塔卷积层具体包括：采用n个具有不同采样半径{rv|v＝1,2,...,n}的3×3卷积核分别对输入特征图进行空洞卷积，并将空洞卷积结果进行拼接作为该空洞空间金字塔卷积层的输出，其中n为大于1的自然数；为了扩大卷积核的感受野、获取多尺度的上下文信息，采样半径设置为rv＝k×v+1，其中k为大于0的自然数； 2‑d在步骤2‑a所述的主干网络中，第一和第二个解码层均由一个步骤2‑b所述的2D双卷积模块、一个2×2反卷积层和一个拼接操作连接组成，第三个解码层仅由一个步骤2‑b所述的2D双卷积模块组成，其中：第一个解码层中2D双卷积模块的输入为空洞空间金字塔卷积层的输出，此后，下一个解码层中2D双卷积模块的输入均为上一个解码层的输出；第一个解码层中的拼接操作用于拼接该解码层中反卷积结果和第二个编码层的输出，拼接结果作为该解码层的输出；第二个解码层中的拼接操作用于拼接该解码层中反卷积结果和第一个编码层的输出，拼接结果作为该解码层的输出； 3构建轻量级的3D卷积网络，记作LW‑3DNet，该网络涉及三个输入和一个输出，网络具体结构包括：首先采用三个3D双卷积模块，分别对三个输入进行卷积，然后采用拼接操作将卷积结果进行拼接，并采用一个3D双卷积模块对拼接结果进行卷积，得到特征图F，最后，为了得到分割结果，采用一个1×1×1卷积层对特征图F进行卷积，1×1×1卷积层的输出为各体素属于目标的概率，通过引入阈值ε2，即可得到分割结果；步骤3中所述的3D双卷积模块均由两个3D卷积模块连接组成，其中每个3D卷积模块包含一个大小为3×3×3的卷积层，一个批归一化层和一个Relu激活层； 4利用ASPP‑UNet，训练多个可用于分割不同视图方向二维切片的网络模型，具体步骤包括：对于训练数据集A中的每一个三维医学图像，首先分别从矢状面、冠状面和横切面三个视图方向重构二维切片，获取不同视图方向的二维切片，分别记作和然后，将训练数据集中获取的矢状面视图方向的二维切片及其对应的二维切片手动分割结果输入ASPP‑UNet网络进行训练，获取可用于分割矢状面二维切片的网络模型ASPP‑UNetX，将训练数据集中获取的冠状面视图方向的二维切片及其对应的二维切片手动分割结果输入ASPP‑UNet网络进行训练，获取可用于分割冠状面二维切片的网络模型ASPP‑UNetY，将训练数据集中获取的横切面视图方向的二维切片及其对应的二维切片手动分割结果输入ASPP‑UNet网络进行训练，获取可用于分割横切面二维切片的网络模型ASPP‑UNetZ； 5利用LW‑3DNet，训练一个可用于融合不同视图方向分割结果的网络模型，具体包括： 5‑a构建LW‑3DNet网络的训练数据集C，具体包括：首先，对于原始训练数据集B中的每一个三维医学图像，分别从矢状面、冠状面和横切面三个视图方向重构二维切片，获取不同视图方向的二维切片，分别记作和然后，分别将和输入至已训练好的网络模型ASPP‑UNetX、ASPP‑UNetY和ASPP‑UNetZ中进行测试，得到不同视图方向的二维切片分割结果SX、SY和SZ；最后，将网络预测的SX、SY和SZ作为LW‑3DNet网络训练的输入，训练数据集B中三维医学图像的手动分割结果作为标签，构建LW‑3DNet网络的训练数据集C； 5‑b将训练数据集C输入LW‑3Dnet网络进行训练，得到训练好的网络模型LW‑3DNetF； 6对于待检测的三维医学图像，首先分别从矢状面、冠状面和横切面三个视图方向进行二维切片重构，获取三维医学图像不同视图方向的二维切片，分别记作TX、TY和TZ；然后，分别将TX、TY和TZ输入到已训练好的网络模型ASPP‑UNetX、ASPP‑UNetY和ASPP‑UNetZ中进行测试，得到不同视图方向的二维切片分割结果FX、FY和FZ；最后，将FX、FY和FZ输入LW‑3DNetF网络模型进行测试，得到最终的分割结果。

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