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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利CT图像中肺血管分割方法、装置、终端设备及介质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：CN116740081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310954167.0，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权CT图像中肺血管分割方法、装置、终端设备及介质是由陈栋;朱波伟;田亮;王天;柴晓艺;邵丽;景灿设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本CT图像中肺血管分割方法、装置、终端设备及介质在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种CT图像中肺血管分割方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：获取待分割的肺部CT图像，并输入到预先训练好的肺血管分割模型中，输出肺部CT图像的肺部血管的分割结果；肺血管分割模型包括编码器和解码器；编码器包括深度可分离卷积模块和SwinTransformer模块，这两个模块分别用于获取待分割的肺部CT图像的局部特征信息和全局特征信息；解码器包括残差模块、多维度特征校准模块、上采样路径和通道拼接模块；残差模块、多维度特征校准模块、上采样路径和通道拼接模块用于将局部特征信息和全局特征信息进行融合。本申请能够提升对肺部血管的细小分支的分割精确率。

本发明授权CT图像中肺血管分割方法、装置、终端设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种CT图像中肺血管分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割的肺部CT图像； 将所述待分割的肺部CT图像输入到预先训练好的肺血管分割模型中，输出所述肺部CT图像的肺部血管的分割结果；所述肺血管分割模型包括编码器和解码器；所述编码器包括深度可分离卷积模块和SwinTransformer模块；所述深度可分离卷积模块用于获取所述待分割的肺部CT图像的局部特征信息，所述SwinTransformer模块用于获取所述待分割的肺部CT图像的全局特征信息；所述解码器包括残差模块、多维度特征校准模块、上采样路径和通道拼接模块；所述残差模块、所述多维度特征校准模块、所述上采样路径和所述通道拼接模块用于将所述局部特征信息和所述全局特征信息进行融合；所述多维度特征校准模块用于自适应调整血管和非血管类的权重，补充和校准管状信息； 其中，每个多维度特征校准模块的结构均包括通道重组单元和校准单元；所述通道重组单元用于针对输入每个多维度特征校准模块的特征图沿着深度、高度和宽度三个轴集成预设要求的空间特征图，并对所述空间特征图进行通道重组操作，输出通道重组特征图；所述校准单元用于将输入每个多维度特征校准模块的拼接特征图和所述通道重组特征图进行元素乘积操作产生对应的目标特征图；所述通道重组操作用于在所述空间特征图的细支气管、末端小血管、厚支气管和血管之间进行空间区分； 其中，针对输入每个多维度特征校准模块的特征图沿着深度、高度和宽度三个轴集成预设要求的空间特征图，并对所述空间特征图进行通道重组操作，通过空间积分的方法保留管状结构的重要区域； 空间积分计算定义如下： 其中，为第m层解码路径的激活特征；表示对进行空间积分，表示沿着深度Depth对进行空间积分，表示沿着高度Height对进行空间积分，表示沿着宽度Width对进行空间积分；代表库中的广播操作；代表特征图的高度Height，代表特征图的宽度Width，代表特征图的深度Depth，代表输入特征图的通道数；为限制其中两位为j和k的四维数组；为限制其中两位为i和k的四维数组，为限制其中两位为i和j的四维数组；、和为可学习参数，分别表示每个特征切片在深度为i、高度为j和宽度为k维度上的权重组合，i=1、2、…、，j=1、2、…、，k=1、2、…、。

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