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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(广州);华南理工大学申请的专利用于分割鼻咽癌患者头颈部CT图像中重要器官的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：CN117237378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310969443.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权用于分割鼻咽癌患者头颈部CT图像中重要器官的方法是由张鑫;吴文轩;邢晓芬;徐向民;陈蓓设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于分割鼻咽癌患者头颈部CT图像中重要器官的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于分割鼻咽癌患者头颈部CT图像的处理方法及装置，该方法包括将鼻咽癌患者头颈部CT图像输入至切片筛选模型，筛选得到含有重要器官的CT图像切片；将含有重要器官的CT图像切片输入至切片分割模型，得到分割结果，完成鼻咽癌患者头颈部CT图像中重要器官的分割。本发明采用人工智能技术搭建的切片筛选模型和切片分割模型来实现对鼻咽癌患者头颈部CT图像中重要器官自动分割解决了传统人工勾画分割结果耗时耗力的问题，不仅可以辅助医生在治疗前设计诊疗方案，还能在放射治疗的过程中尽量减少射线对于关键器官的损伤。

本发明授权用于分割鼻咽癌患者头颈部CT图像中重要器官的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于分割鼻咽癌患者头颈部CT图像中重要器官的方法，其特征在于，所述方法包括： 将鼻咽癌患者头颈部CT图像输入至切片筛选模型，筛选得到含有重要器官的CT图像切片； 将含有重要器官的CT图像切片输入至切片分割模型，得到分割结果，完成鼻咽癌患者头颈部CT图像中重要器官的分割； 所述切片筛选模型通过如下方式得到： 对待分割的鼻咽癌患者头颈部CT图像进行预处理，包括背景去除以及数据规定化； 利用真实分割结果设计用于标记出单张切片是否含有重要器官的伪标签； 将伪标签与预处理后的鼻咽癌患者头颈部CT图像一起训练，得到切片筛选模型； 所述切片分割模型通过如下方式得到： 将预处理后的CT图像抹除部分区域，以抹除后的数据以及预处理后的完整CT图像做配对 在深度学习框架下搭建U-Net全卷积分割网络，利用配对的数据，以抹除部分区域的CT图像做为输入，以原始数据做为标签，使U-Net网络获得图像恢复的能力，完成模型的预训练； 更改预训练模型的最后一层卷积层，设置其输出通道数为对应分割器官种类的数目；通过人工标注的真实分割结果，以及配对的鼻咽癌患者头颈部CT图像，在预训练后的模型上进一步训练至收敛，得到切片分割模型； 所述切片筛选模型由一个浅层的卷积神经网络构成，其输出层的激活函数为sigmoid函数，当输出结果大于等于0.5时，认为当前切片含有重要器官，当输出结果小于0.5时，认为当前切片不含有重要器官； 将预处理后的CT图像抹除抹除100*100的正方形关键区域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人人工智能与数字经济广东省实验室(广州);华南理工大学，其通讯地址为：510330 广东省广州市海珠区新港东路2429号首层自编051房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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