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龙图腾网获悉澳门理工大学申请的专利一种CT图像全身多肿瘤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：CN120298433B 。

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：202510414656.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种CT图像全身多肿瘤分割方法是由檀韬;马俊强;窦浩然;林灿堂;孙悦设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CT图像全身多肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种CT图像全身多肿瘤分割方法，首先对收集的多部位、多类型肿瘤的CT图像进行预处理，然后将预处理后的图像输入预训练的器官分割模型，获取不同器官分割结果、不同部位的肿瘤局部图像；接着，利用全局和局部肿瘤分割模型提取并融合特征，同时以器官分割结果为引导信息，结合大语言模型生成的肿瘤文本提示，增强对肿瘤特异性特征的提取；最后，通过解码器逐步上采样得到精确的肿瘤分割图像。本发明整合了全局与局部特征，并以器官分割结果为引导构成位置注意力模块，增强了模型对不同器官肿瘤的适应性；通过大语言模型的肿瘤文本提示驱动机制，生成针对各肿瘤的特定超参数，提高了模型在多部位多类型肿瘤分割任务中的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种CT图像全身多肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种CT图像全身多肿瘤分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、收集不同部位、不同类型肿瘤的CT图像全局标定数据集，并对所收集的各CT图像进行预处理，构成样本集； 步骤2、构建肿瘤分割模型结构，包括预训练的器官分割模型、全局和局部肿瘤分割模型结构；所述预训练的器官分割模型采用3DnnU-Net模型；所述全局和局部肿瘤分割模型结构采用3D卷积神经网络结构，包括轻量级全局特征编码器、复杂局部特征编码器、特征融合模块、位置注意力模块和解码器，器官引导机制通过位置注意力模块进行特征提取目标器官位置信息，并引入大语言模型生成的肿瘤文本提示来指导肿瘤局部的特异性特征的提取，所述特征融合模块将轻量级全局特征与复杂局部特征进行融合，最后经解码器逐步上采样输出； 所述步骤2中预训练的器官分割模型选取3DnnU-Net模型，其编码器和解码器均采用灰度单通道，编码器的下采样过程采用的卷积核的通道数依次为16、32、64、128、256，对应的图像处理后的尺寸依次为96×96×96、48×48×48、24×24×24、12×12×12、6×6×6，将编码器提取的特征通过跳跃连接融合到解码器对应尺寸的特征图上；所述预训练的器官分割模型能够精确定位目标器官区域，将肿瘤存在的目标器官分割出来，同时获得目标肿瘤局部图像； 步骤3、将经预处理的各CT图像输入预训练的器官分割模型，获得目标器官分割图像、目标肿瘤局部图像；以各目标器官分割图像为复杂局部特征编码器的输入、以对应的预处理后的各CT图像为轻量级全局特征编码器的输入、以器官引导机制通过位置注意力模块提取的位置信息引导模型对目标器官内肿瘤特征的关注、以大语言模型基于目标肿瘤局部图像生成的文本提示指导模型对肿瘤局部的特异性特征的提取，以对应的肿瘤精确分割图像为输出，对所构建的全局和局部肿瘤分割模型结构进行训练，获得训练后的全局和局部肿瘤分割模型；所述预训练的器官分割模型、全局和局部肿瘤分割模型构成肿瘤分割模型； 所述全局和局部肿瘤分割模型结构通过轻量级全局特征编码器提取CT图像的全局特征、通过复杂局部特征编码器提取目标器官分割图像的细节特征；在编码和解码过程中引入大语言模型基于目标肿瘤局部图像生成的不同肿瘤类型和解剖部位的文本提示，增强模型结构对肿瘤特异性特征的捕捉；通过特征融合模块将轻量级全局特征与复杂局部特征进行融合；在解码过程中引入器官引导机制，通过位置注意力模块进行特征提取，引导模型结构聚焦目标器官的肿瘤特征；最后经解码器逐步上采样输出对应的肿瘤精确分割图像； 所述大语言模型以目标肿瘤局部图像为输入，经卷积编码提取目标肿瘤类型和空间位置特征，生成目标肿瘤文本向量，随后，将所述目标肿瘤文本向量引入全局和局部肿瘤分割模型结构的编码和解码过程，指导训练过程中全局和局部肿瘤分割模型结构对不同肿瘤的特异性特征的提取； 所提出的器官引导机制以目标器官的分割图像作为输入，并通过位置注意力模块进行特征提取，依据目标器官的形状、大小及图像中的位置，为各位置赋予不同注意力权重，并将提取的特征融合至解码器结构中，从而增强模型结构对目标器官内部肿瘤特征的关注，抑制来自非目标器官的干扰； 步骤4、以预处理后的待分割的CT图像为输入，应用肿瘤分割模型，获得对应的肿瘤精确分割图像。

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