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龙图腾网获悉湖南医科医工科技有限公司;河南省人民医院申请的专利一种肺不张病灶体积变化监测的动态影像配准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：CN121414806B 。

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：202511984633.5，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种肺不张病灶体积变化监测的动态影像配准方法是由魏立;丁成智;魏文学;肖武设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺不张病灶体积变化监测的动态影像配准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种肺不张病灶体积变化监测的动态影像配准方法。先采集患者一个呼吸周期的CT影像序列；基于影像间像素点灰度差异确定呼吸灰度变化值；接着按像素点位置与灰度信息划分局部区域；在呼吸周期中，肺不张区域气体交换受限，吸气时扩张能力受限，形成与正常肺组织不同的动态模式，通过分析局部与全局区域像素点灰度变化联系，结合呼吸灰度变化值确定第一异常因子，筛选出异常区域；又因肺不张致肺血管移位聚拢、肺体积缩小，分析像素点数量差异特征，综合局部区域血管、分布关系及呼吸灰度变化值确定第二异常因子；最后基于二者获取自适应增强因子，对影像自适应锐化增强，提高后续配准精度。

本发明授权一种肺不张病灶体积变化监测的动态影像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种肺不张病灶体积变化监测的动态影像配准方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者在一个呼吸周期内仅包含肺部区域的CT影像序列； 基于CT影像之间像素点灰度值的变化差异情况，确定每张CT影像中每个像素点的呼吸灰度变化值； 在每张CT影像中，基于像素点的位置信息以及灰度值信息划分局部区域；在CT影像序列中，分析局部区域与全局区域之间像素点的灰度变化联系，并与像素点的呼吸灰度变化值相结合，确定每张CT影像中每个局部区域的第一异常因子，用于区分异常区域和正常区域； 分析CT影像中像素点的数量差异特征，并综合正常区域的血管特征、局部区域之间的分布关系，以及像素点的呼吸灰度变化值，确定每个异常区域的第二异常因子； 在每张肺部CT影像中，基于异常区域的第一异常因子和第二异常因子获取自适应增强因子用于对肺部CT影像进行自适应锐化增强，并在此基础上进行CT影像的动态配准； 所述呼吸灰度变化值的获取方法包括： 在所有CT影像中，将同一位置处的像素点的灰度值的标准差，作为同一位置处的像素点的灰度变化因子； 在每张CT影像中，将肺部区域中所有像素点的灰度值的均值，作为每张CT影像的全局呼吸表现值； 将所有CT影像的全局呼吸表现值的均值作为均值特征值，将每张CT影像的全局呼吸表现值与所述均值特征值的差值绝对值进行归一化后的值，作为每张CT影像的呼吸权重； 在每张CT影像中，将呼吸权重与每个像素点的灰度变化因子的乘积进行归一化后的值，作为每个像素点的呼吸灰度变化值； 所述第一异常因子的获取方法包括： 在每张CT影像中，任选一个局部区域作为目标区域； 在目标区域中，将每个像素点与在其他CT影像中相同位置处的像素点的灰度值，按照CT影像的时序进行排列，得到每个像素点对应的呼吸灰度变化序列； 将所有CT影像的全局呼吸表现值按照CT影像的时序进行排列，得到呼吸波形变化序列； 将所述呼吸灰度变化序列和呼吸波形变化序列的皮尔逊相关系数进行负相关映射后的值，作为目标区域中每个像素点的呼吸相关异常指标； 在目标区域中，将每个像素点的呼吸灰度变化值与呼吸相关异常指标相乘，所得乘积作为每个像素点的呼吸异常因子，将目标区域中所有像素点的呼吸异常因子的和值进行归一化后的值，作为目标区域对应的第一异常因子； 所述第二异常因子的获取方法包括： 在CT影像序列中，分析CT影像中像素点的数量差异特征，得到每张CT影像中每个异常区域的呼吸体积变化因子； 将每个正常区域中像素点的灰度值输入基于Hessian矩阵的多尺度血管增强滤波方法中，得到血管响应特征值，将最大血管响应特征值作为每个正常区域的形态学管状得分； 将每个正常区域中所有像素点的呼吸灰度变化值的均值进行负相关映射并归一化后的值，与每个正常区域的形态学管状得分相乘，并将所得乘积进行归一化后的值，作为每个正常区域的血管表现特征值； 在每张CT影像中，分析局部区域之间的分布关系，并与正常区域的血管表现特征值相结合，得到每个异常区域的血管聚拢程度值； 在每张CT影像中，将每个异常区域的呼吸体积变化因子进行负相关映射后的值，与血管聚拢程度值相乘，并将所得乘积进行归一化后的值，作为每个异常区域的第二异常因子； 所述在每张肺部CT影像中，基于异常区域的第一异常因子和第二异常因子获取自适应增强因子用于对肺部CT影像进行自适应锐化增强，包括： 在每张CT影像中，将每个异常区域的第一异常因子与第二异常因子的乘积进行归一化后的值，作为每个异常区域的自适应增强因子； 将每个异常区域对应的自适应增强因子作为每个异常区域中像素点的锐化强度，从而利用自适应拉普拉斯锐化算法对每张CT影像进行增强处理，得到锐化增强图像。

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