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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利融入能谱CT信息的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：CN116091508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211532431.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权融入能谱CT信息的图像分割方法是由王洪凯;韩韬海设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本融入能谱CT信息的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能医学影像分析技术领域，提出了融入能谱CT信息的图像分割方法。该方法首先选取多个单能量能谱CT图像中的两幅单能量图像，使用深度学习训练，完成对低能量能谱CT图像到高能量能谱CT图像的映射。然后将该深度学习网络的预训练模型作为主分割网络的预训练模型，固定住主分割网络的解码器部分参数，进行主分割网络的训练，从而实现单能量能谱CT图像信息的利用以及对器官的分割任务。本发明利用能谱CT单能量图像之间的差异信息来辅助分割神经网络进行器官分割，实现了对能谱CT的精确分割。同时本发明利用了能谱CT多个单能量CT图像之间的信息，提升分割的准确度甚至提升少样本训练分割精度。

本发明授权融入能谱CT信息的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种融入能谱CT信息的图像分割方法，其特征在于，该融入能谱CT信息的图像分割方法包括以下步骤： 步骤A：构建用于低能量能谱CT图像到高能量能谱CT图像映射网络的数据集和主分割网络的数据集； 步骤A1，数据选取； 根据能谱CT重建若干单能量能谱CT图像，各单能量能谱CT图像的像素点在空间位置上一一对应，CT值不同；选取若干组能量能谱CT图像组，每组能量能谱CT图像组包括两个CT能量下的单能量能谱CT图像，分别为低能量能谱CT图像和高能量能谱CT图像； 步骤A2，制作用于主分割网络训练的标签； 采用网络粗分割和精确调整的方式制作主分割网络训练的标签；使用粗分割网络对低能量能谱CT图像中的器官进行第一步的粗分割，粗分割标签包括左肾、右肾、肝脏、脾脏；基于粗分割标签使用医学图像处理软件进行进一步的精细分割，达到金标准； 步骤B：低能量能谱CT图像到高能量能谱CT图像映射网络的训练；低能量能谱CT图像作为映射网络的输入；高能量能谱CT图像和低能量能谱CT图像的做差图为映射网络的输出； 步骤C：主分割网络的训练，低能量能谱CT图像为主分割网络的输入图像。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路２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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