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龙图腾网恭喜江苏瑞尔医疗科技有限公司申请的专利基于深度卷积神经网络的CT图像处理方法、处理装置及电子设备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：CN114862766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210387057.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度卷积神经网络的CT图像处理方法、处理装置及电子设备是由菅影超;马善达;吴烨峰;王虹;陈佳琪设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度卷积神经网络的CT图像处理方法、处理装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的CT图像处理方法、装置及电子设备，其中的处理方法包括：获取包括有患者目标部位的原始厚层CT图像；对原始厚层CT图像实施去床及裁剪处理，获得裁剪后的厚层CT图像；对裁剪后的厚层CT图像实施归一化处理；根据患者目标部位的种类实施对厚层CT图像的尺寸调整及切片处理，获得具有预定尺寸的厚层CT图像；将厚层CT图像输入至训练好的深度卷积神经网络模型中，获得薄层CT预测图像；对薄层CT预测图像实施后处理，获得最终的薄层CT图像。本发明通过预先训练好的深度卷积神经网络模型，将厚层CT图像转换为高质量的薄层CT图像，进而提升了重建得到的DRR图像的质量，最终提高了与X‑ray图像进行配准的精度和成功率。

本发明授权基于深度卷积神经网络的CT图像处理方法、处理装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积神经网络的CT图像处理方法，其特征在于，其包括： 获取包括有患者目标部位的原始厚层CT图像； 对所述原始厚层CT图像实施去床及裁剪处理，获得裁剪后的厚层CT图像； 对所述裁剪后的厚层CT图像实施归一化处理； 根据所述患者目标部位的种类实施对所述厚层CT图像的尺寸调整及切片处理，获得具有预定尺寸的厚层CT图像； 将所述厚层CT图像输入至训练好的与所述预定尺寸相对应的深度卷积神经网络模型中，获得薄层CT预测图像； 对所述薄层CT预测图像实施后处理，获得最终的薄层CT图像； 所述患者目标部位包括头颈部、盆腔部及胸腹部，其中： 所述患者目标部位为头颈部或盆腔部时，所述根据所述患者目标部位的种类实施对所述厚层CT图像的尺寸调整及切片处理，获得具有预定尺寸的厚层CT图像，包括： 将所述裁剪后的厚层CT图像的尺寸调整为第一尺寸； 对完成尺寸调整的所述厚层CT图像实施切片处理，获得第一厚层CT图像集； 所述患者目标部位为胸腹部时，所述根据所述患者目标部位的种类实施对所述厚层CT图像的尺寸调整及切片处理，获得具有预定尺寸的厚层CT图像，包括： 将所述裁剪后的厚层CT图像的尺寸调整为第一尺寸； 从所述裁剪后的厚层CT图像中获取具有第二尺寸的脊柱区域的局部图像； 对完成尺寸调整的所述厚层CT图像及获取到的所述局部图像分别实施切片处理，获得第二厚层CT图像集和第三厚层CT图像集。

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