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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于实例分割的影像辅助诊断方法、装置和存储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：CN117437189B 。

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：202311342943.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于实例分割的影像辅助诊断方法、装置和存储介质是由李佳信;张桦坚;张智尧;江元豪;陈洋凯;林桢官;魏文彬;刘晓翔;林聪;张明亮;龚雪沅;张鑫源设计研发完成，并于2023-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实例分割的影像辅助诊断方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于实例分割的影像辅助诊断方法、装置及存储介质，该方法包括：获取目标对象的胸腔所对应的三维扫描图，对三维扫描图进行切片处理，得到多张二维切片图;在多张二维切片图中，利用已训备的实例分割模型MaskR‑CNN分割提取目标器脏区域，得到每张二维切片图对应的二维扫描图；利用已训备的目标识别网络，在二维扫描图的目标器脏区域中检测目标结节，得到病灶信息，病灶信息包括目标结节的目标信息；基于每张二维扫描图所对应的目标信息，进行目标结节合并归类，以确定三维扫描图所对应的诊断结果。通过本申请，解决了相关技术中用于影像辅助诊断的方法识别出目标结节的效率及准确率低的问题。

本发明授权基于实例分割的影像辅助诊断方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于实例分割的影像辅助诊断方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的胸腔所对应的三维扫描图，对所述三维扫描图进行切片处理，得到多张二维切片图； 在多张所述二维切片图中，利用已训备的实例分割模型MaskR-CNN分割提取目标器脏区域，得到每张所述二维切片图对应的二维扫描图，其中，所述二维扫描图包括所述目标器脏区域； 利用已训备的目标识别网络，在所述二维扫描图的所述目标器脏区域中检测目标结节，得到病灶信息，其中，所述病灶信息包括所述目标结节的目标信息，所述目标识别网络是基于YOLOv5算法，并根据预设的二维样本扫描图数据集以及所述二维样本扫描图数据集的二维样本扫描图所对应的实诊病灶信息进行训练的神经网络，所述二维样本扫描图是利用所述MaskR-CNN在二维样本切片图中进行目标器脏区域提取和进行预设的锚框标注所生成的，所述二维样本切片图是对三维样本扫描图进行切片所生成的，所述锚框用于确定所述目标结节； 基于每张所述二维扫描图所对应的目标信息，进行目标结节合并归类，以确定所述三维扫描图所对应的诊断结果，其中，所述诊断结果包括所述三维扫描图中所述目标结节的数目、大小和位置，还包括： 在每张所述二维扫描图所对应的所述目标信息中，获取所述目标结节所对应的第一锚框信息，其中，所述第一锚框信息包括对应的第一结节包围盒和所述第一结节包围盒的中心点坐标参数； 按序遍历所有所述二维扫描图所对应的所述第一结节包围盒的所述中心点坐标参数，并根据所述中心点坐标参数，依次计算相邻两个所述第一结节包围盒的中心点的距离； 判断所述距离是否不大于预设距离阈值，并在判断到所述距离不大于预设距离阈值的情况下，将对应的两个所述第一结节包围盒归类至对应的第一包围盒分组，以得到多个所述第一包围盒分组； 基于所述第一包围盒分组的组数，确定所述目标结节的数目； 根据从所述第一包围盒分组的所有所述第一结节包围盒中选取的目标结节包围盒，确定所述第一包围盒分组对应一个所述目标结节的大小，并根据所述目标结节包围盒所对应的所述中心点坐标参数，确定所述第一包围盒分组对应一个所述目标结节的位置。

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暨南大学，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区前山路206号；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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