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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种三维血管图像分割方法及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：CN121280420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511831622.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种三维血管图像分割方法及系统是由王一帆;蔡泓宇;张辛博;张丹;周杨;杨泽佳;周磊;王柳;赵剑;匡哲君;王海燕设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维血管图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：一种三维血管图像分割方法及系统。属于医学图像处理技术领域，具体涉及三维血管图像分割技术领域。解决现有方法在血管分割任务中存在的以下问题：在低对比度且包含噪声、伪影的CTA图像中难以精确提取微小血管特征；难以兼顾全局上下文建模并保证局部相关性，导致长距离依赖建模不足或局部结构断裂；受限于传统卷积核固定的几何形态，难以适应血管复杂拓扑结构的形变特性，导致分支区域分割不连续或边界模糊。通过分组自适应注意力模块实现通道动态分组与能量驱动的注意力生成，通过多尺度空间结构聚合模块结合带状可变形卷积与跨尺度引导机制，实现对血管复杂分支结构和几何形态的自适应建模。

本发明授权一种三维血管图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种三维血管图像分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、数据采集与划分： 收集三维血管医学图像，按照比例划分训练集与验证集； S2、构建三维医学图像分割模型，所述模型包括：编码器、多尺度空间结构聚合模块、瓶颈层和解码器； 编码器，对输入的三维医学图像进行下采样；采用分组自适应注意力模块作为特征提取主干网络，分组自适应注意力模块中包含主干路径和权重生成路径，权重生成路径对主干路径提取的特征进行加权处理； 多尺度空间结构聚合模块，接收编码器中多尺度特征，通过结构感知模块提取管状结构响应，并引入跨尺度特征引导机制实现结构感知与特征融合； 瓶颈层，包括视觉-空间RWKV模块和通道增强的交叉融合模块，用于接收编码器中多尺度特征，建模长程依赖并保留空间结构信息，实现局部与全局特征的融合； 解码器，对瓶颈层输出进行上采样；通过转置卷积逐步放大特征图空间尺寸，并结合跳跃连接将编码器各层特征与解码路径对应层特征融合，以恢复细节信息；然后通过分割头模块生成最终的三维血管分割图； 以特征输入为次序方向，编码器依次包括卷积模块、第一个分组自适应注意力模块、第二个分组自适应注意力模块、第三个分组自适应注意力模块和第四个分组自适应注意力模块，解码器依次包括第一个卷积模块、第二个卷积模块、第三个卷积模块和分割头模块； 三维血管医学图像输入三维医学图像分割模型后，进行的处理具体为：首先通过一个卷积模块将原始输入转换为多通道特征图；然后依次再通过四个分组自适应注意力模块对特征图进行通道分组并基于能量函数生成注意力权重；第一个、第二个以及第三个分组自适应注意力模块的输出均输入多尺度空间结构聚合模块进行整合，第三个和第四个分组自适应注意力模块的输出均输入瓶颈层进行特征融合；第四个分组自适应注意力模块的输出和瓶颈层的输出相加后输入第一个卷积模块进行特征恢复，第一个卷积模块的输出与第二个分组自适应注意力模块的输出相加后输入第二个卷积模块进行特征恢复，第二个卷积模块的输出与多尺度空间结构聚合模块的输出相加后输入第三个卷积模块进行特征恢复，第三个卷积模块的输出与编码器中的卷积模块的输出相加后输入分割头模块进行特征分割，输出三维血管分割图； S3、三维血管图像分割模型训练：使用训练集对所述模型进行训练，通过验证集评估模型性能； S4、使用训练好的模型对三维血管图像进行分割。

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