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龙图腾网获悉天河超级计算淮海分中心;天津市天河计算机技术有限公司申请的专利一种医学影像的目标区域检测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：CN114331963B 。

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：202111432876.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种医学影像的目标区域检测方法是由孟祥飞;刘金明;孙华文;郭佳;刘悦;冯源设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学影像的目标区域检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种医学影像的目标区域检测方法，包括步骤S1、训练生成目标区域检测模型；步骤S2、获取待检测医学影像，基于所述目标区域检测模型生成所述待检测医学影像的目标区域检测结果。本发明通过精确去除医学影像样本原始图像中的噪声区域，使得目标区域检测模型能够更好的学习目标区域的特征，提高了目标区域检测模型的准确性和可靠性，从而提高了医学影像目标区域检测的准确性和可靠性。

本发明授权一种医学影像的目标区域检测方法在权利要求书中公布了：1.一种医学影像的目标区域检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1、训练生成目标区域检测模型； 步骤S2、获取待检测医学影像，基于所述目标区域检测模型生成所述待检测医学影像的目标区域检测结果； 其中，所述步骤S1具体包括： 步骤S11、获取医学影像样本原始图像信息集合{A1，A2，…AN}和对应的样本标签信息{B1，B2,…BN}，其中，An为第n个样本图像信息，Bn为第n个样本原始图像信息对应的标签信息，其中，Bn中将An的目标区域部分标注为1，将An的非目标区域标注为0，n的取值范围为1到N，N为样本图像总数； 步骤S12、从An中提取待检测器官区域图像信息Cn,将Cn进行二值化处理，生成Dn，获取Dn的灰度平均值Tn和中心点坐标Rn； 步骤S13、将Dn切分为M个子区域信息{Dn1,Dn2,…DnM}，Dnm为Dn的第m个子区域，m的取值范围为1到M； 步骤S14、基于灰度平均值Tn、中心点坐标Rn和预设的距离阈值S，标注每一Dnm的候选噪声区域； 步骤S14包括： 步骤S141、按照Dnm中每一像素点距离Rn从近到远的排列顺序，依次遍历Dnm中每一像素点的灰度值，若出现像素点灰度值小于Tn的像素点，则将该像素点确定为噪声点，并作为中心像素点，执行步骤S142； 步骤S142、分别获取每一所述中心像素点的上下左右四个像素点与对应中心像素点的距离，若存在距离对应中心像素点小于等于所述距离阈值的像素点，则将对应的像素点确定为噪声点，执行步骤S143，若不存在，则执行步骤S144； 步骤S143、将所确定的每一噪声点均作为中心像素点，返回执行步骤S142； 步骤S144、将所有噪声点组成的区域确定为Dnm中的候选噪声区域； 步骤S15、基于所有Dnm的候选噪声区域，确定Dn的目标噪声区域，将Dn中的目标噪声区域去除，生成对应的样本输入图像En； 所述步骤S15包括： 步骤S151、将所有标注候选噪声区域的Dnm按照原始子区域之间的位置关系进行链接； 步骤S152、从当前未被选作中心区域的子区域中选取任意一子区域为中心区域，将所述中心区域周围的所有子区域按照原始区域的位置关系与所述中心区域进行链接，构建待测区域，所述待测区域中的所有候选噪声区域链接生成待测噪声区域； 步骤S153、将所述待测噪声区域进行边缘检测，若存在边缘闭合区域，则执行步骤S154，否则，执行步骤S155； 步骤是154、获取边缘闭合区域的图像横纵比，若大于等于预设的比值阈值，则将该边缘闭合区域确定为目标噪声区域，并去除，若小于预设的比值阈值，则保留，然后执行步骤S155； 步骤S155、判断所有子区域是否已作为中心区域，完成步骤S152-步骤S154的判断，若是，则执行步骤S156，否则，返回执行步骤S152； 步骤S156、若未闭合区域图像满足横纵比大于等于预设的比值阈值，且面积大小是否大于待测噪声区域的最小闭合面积，则将该未闭合区域图像确定为目标噪声区域，并去除，若不满足，则保留，生成对应的样本输入图像En； 步骤S16、将En以及对应的Bn输入目标区域检测模型架构中进行训练，生成所述目标区域检测模型。

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