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龙图腾网获悉苏州镜禾元康医疗科技有限公司申请的专利基于CT影像的肺结节三维量化分析及报告生成系统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：CN121708057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610218377.7，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权基于CT影像的肺结节三维量化分析及报告生成系统是由朱紫薇;周子贺设计研发完成，并于2026-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CT影像的肺结节三维量化分析及报告生成系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于CT影像的肺结节三维量化分析及报告生成系统，涉及医学图像处理与诊断分析报告技术领域，包括CT影像接入与处理模块：接入目标患者的胸部薄层CT影像序列进行标准化预处理，得到标准化的三维图像数据体；肺结节智能分割模块：集成预训练的肺结节分割深度学习模型，基于所述标准化的三维图像数据体的输入，生成三维分割掩膜数据；本发明通过采用预训练的肺结节分割深度学习模型自动识别与分割结节，且并行执行精准体积测量与三维模型重建，将结节模型与血管、支气管解剖结构的多模型进行融合，生成包含空间关系的复合三维场景模型，再通过非刚性配准与智能匹配算法，实现目标患者不同时期结节的自动比对与生长量化。

本发明授权基于CT影像的肺结节三维量化分析及报告生成系统在权利要求书中公布了：1.基于CT影像的肺结节三维量化分析及报告生成系统，其特征在于，包括CT影像接入与处理模块：接入目标患者的胸部薄层CT影像序列进行标准化预处理，得到标准化的三维图像数据体； 肺结节智能分割模块：集成预训练的肺结节分割深度学习模型，基于所述标准化的三维图像数据体的输入，生成三维分割掩膜数据，其中，所述预训练的肺结节分割深度学习模型采用nnU-Net框架自动配置和训练的肺结节分割模型，且肺结节分割模型包括编码器-解码器； 量化分析模块：基于所述三维分割掩膜数据计算结节的量化特征参数集，其中，所述量化特征参数集的计算步骤如下： 接收三维分割掩膜数据，为每个标识符ID对应的独立肺结节进行解析、结节区域遍历与坐标提取，获得体素-结节关系，每个体素位置的标准CT值，像素间距与切片厚度的物理体素尺寸信息，以及每个结节的体素坐标集合； 量化特征参数集包括结节体积、最大三维直径、平均CT值及语义化形态描述符； 统计每个标识符ID三维分割掩膜中值为1的体素总数，乘以单个体素的物理体积，得到结节体积； 提取每个标识符ID三维分割掩膜的体素坐标集合，计算该体素坐标集合中任意两个体素坐标之间欧氏距离的最大值，作为最大三维直径； 根据每个标识符ID三维分割掩膜坐标，回溯到原始CT影像序列中的标准化CT值数组，提取对应区域的灰度值，并计算平均值； 计算每个标识符ID三维分割掩膜的球形度、结节表面积、表面积体积比的几何描述符； 将几何描述符结合最大三维直径作为特征向量，输入一个已在由放射科医生标注了“分叶征”和“毛刺征”语义化形态描述符标签的结节数据集上训练完成的一个轻量级随机森林分类器，以输出对应“分叶征”和“毛刺征”的概率值，并通过设定决策阈值0.5比较得到二元判断结果； 将每个结节对应计算的所有参数整合为一个结构化的数据记录，并将遍历所有结节后，将所有结节对应的结构化的数据记录整合为最终的量化特征参数集； 三维重建与融合引擎：根据所述三维图像数据体与所述三维分割掩膜数据，并行执行结节的三维模型重建与空间关系信息融合，生成轻量化可交互的三维场景模型； 时序比对模块：获取目标患者的既往CT影像以及对应结节的所述三维分割掩膜，通过执行时空配准与匹配对齐，生成对比结果； 报告自动生成引擎：创建一种结构化报告模板，接收所述量化特征参数集与所述三维场景模型，以及所述对比结果，并自动执行结构化报告模板的填充、渲染与合成操作，输出可交互电子报告。

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