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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于Grad-CAM的新冠肺炎病灶分割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：CN114972272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210617466.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于Grad-CAM的新冠肺炎病灶分割方法是由赵云龙;黄永明设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Grad-CAM的新冠肺炎病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Grad‑CAM的新冠肺炎病灶分割方法，该方法主要内容是：首先对CT图像进行图像常规预处理，再使用以OSTU为核心的图像二值化预处理方法增强肺部病灶和健康区域的对比度，并突出病灶边缘信息；将预处理好的CT图像输入分类卷积神经网络进行训练；在训练好的分类卷积神经网络中调用Grad‑CAM生成用以进行CT图像分类的特征区域定位热力图。最后在热力图中设定分割阈值，并根据阈值得到肺部病灶分割结果。通过本发明可以实现在只有类别标签，没有分割标签的情况下对新冠肺炎病灶的自动分割，从而节省人力，并保证分割结果的客观性。

本发明授权一种基于Grad-CAM的新冠肺炎病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Grad-CAM的新冠肺炎病灶分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：对CT图像进行图像常规预处理； 步骤2：使用以OSTU为核心的图像二值化预处理方法增强肺部病灶和健康区域的对比度，并突出病灶边缘信息； 步骤3：将预处理好的CT图像输入分类卷积神经网络进行训练； 步骤4：在训练好的分类卷积神经网络中调用Grad-CAM生成用以进行CT图像分类的特征区域定位热力图； 步骤5：在热力图中设定分割阈值，并根据阈值得到肺部病灶分割结果； 所述步骤1中，对CT图像进行图像常规预处理的方法为： 步骤1.1：使用中值滤波对CT图像进行去噪； 步骤1.2：对CT图像进行裁剪以保留ROI； 步骤1.3：统一CT图像方向与人体方向对应关系； 步骤1.4：统一CT图像尺寸大小； 所述步骤2中，包括以下步骤： 步骤2.1：对CT图像进行亮度调整； 步骤2.2：使用自适应直方图均衡化对CT图像进行对比度调整； 步骤2.3：使用OSTU确定CT图像的二值化阈值，并进行二值化处理； 步骤2.4：通过对二值图进行并运算，保留肺部完整轮廓； 步骤2.5：对二值化处理结果取反； 步骤2.6：使用填洞和膨胀提取肺部轮廓边缘信息； 步骤2.7：使用本发明设计算法去除图像边缘区域的无效信息； 所述步骤2中， 所述步骤2.3中，通过最大类间方差法确定每张CT图像进行二值化处理的最佳阈值，阈值计算方法如下： 在CT图像I中，假设有L个灰度级，L≥1，灰度级为i的像素点数为si，1≤i≤L图像I的像素点总数为S，则所有灰度级为i的像素点数出现的概率Pi为 将图像像素集合分为目标像素集合Ct和背景像素集合Cb，假设最佳阈值为k，灰度级i在[1,k]的像素点被分入Ct，灰度级i在[k+1,L]的像素点被分入Cb；则目标像素集合Ct和背景像素集合Cb内的像素点在图像I所有的像素点中的占比ωt和ωb分别为 由上述两式可得目标像素均值μt和背景像素均值μb分别为 类间方差σt和σb分别为 二者总灰度均值μ为 类间总方差σ2为σ2＝ωtσt 2+ωbσb 2 最佳阈值Th为 上式表示取类间总方差σ2最大值时的k作为最佳阈值；根据该阈值对图像中的每个像素点赋值0或1，从而完成CT图像的二值化处理； 所述步骤3中，在使用Grad-CAM前，使用分类卷积神经网络对患者CT和健康人CT进行二分类； 所述步骤4中，使用训练好的分类卷积神经网络对CT图像进行分类，在分类预测结果为患者CT的CT图像上使用Grad-CAM识别特征区域，并依据概率大小生成特征区域定位热力图，即在分类预测结果为患者CT的CT图像中得到病灶概率分布热力图；具体计算方法为： 为了获得任意类别c的类别判别定位图Grad-CAM首先进行正向传播，计算类别c在softmax层之前的得分梯度yc，其中yc与卷积层的特征映射Ak有关,k代表特征层A中的第k个通道；上述计算得到的梯度进行反向传播，并进行全局平均池化，以得到神经元重要性权重 其中，Z为特征层的宽度与高度之积，为特征层A在通道k中，坐标为ij位置处的数据，权重代表特征映射A下游深层网络的部分线性化，并获得目标类别c的特征映射k的重要性；之后Grad-CAM对前向激活映射进行加权组合，通过ReLU得到类别c的类别判别定位图 最后通过产生与卷积特征映射大小相同的热力图，实现病灶区域定位。

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