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龙图腾网获悉上海市第十人民医院申请的专利三维肝胆管、肝动脉、门静脉及肝静脉图像分割方法及系统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：CN120107601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510578197.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权三维肝胆管、肝动脉、门静脉及肝静脉图像分割方法及系统是由孙伟;周迪设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维肝胆管、肝动脉、门静脉及肝静脉图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，尤其涉及一种三维肝胆管、肝动脉、门静脉及肝静脉图像分割方法及系统。该方法包括以下步骤：获取肝脏区域的多期相医学图像数据；对图像数据进行区域识别，提取肝胆管、肝动脉、门静脉及肝静脉区域；对肝胆管区域执行结构追踪，得到肝胆管定位结果；对肝动脉区域进行改进型对比度提取，获得肝动脉定位数据；对门静脉区域进行方向性分割分析，得到门静脉定位结果；结合门静脉方向对肝静脉区域进行分支角度提取，得到肝静脉定位数据；以肝动脉为参考结构，对上述各血管结构进行弹性配准，生成统一坐标下的配准数据；基于配准结果完成三维可视化。本发明实现了多期图像联合分割与配准，具备结构识别完整性强的技术优势。

本发明授权三维肝胆管、肝动脉、门静脉及肝静脉图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种三维肝胆管、肝动脉、门静脉及肝静脉图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取肝脏区域的多期相医学图像数据； 对多期相医学图像数据进行区域识别，分别得到肝胆管区域数据、肝动脉区域数据、门静脉区域数据以及肝静脉区域数据； 对肝胆管区域数据进行结构追踪，得到肝胆管定位数据；对肝动脉区域数据进行改进型对比度提取，得到肝动脉定位数据；对门静脉区域数据进行方向性分割分析，得到门静脉定位数据；对肝静脉区域数据以及门静脉定位数据进行分支角度提取，得到肝静脉定位数据； 根据肝胆管定位数据、肝动脉定位数据、门静脉定位数据以及肝静脉定位数据进行弹性配准，得到弹性配准数据；根据弹性配准数据进行三维可视化作业； 所述结构追踪包括： 对肝胆管区域数据进行空间引导域构建，得到肝胆管空间引导域数据； 根据肝胆管空间引导域数据进行局部方向一致性增强，得到肝胆管增强数据； 根据肝胆管增强数据进行路径追踪，得到肝胆管追踪数据，其中路径追踪为基于信号强度、方向一致性与路径邻近度构建代价函数，以执行最小代价路径追踪； 对肝胆管追踪数据进行连通性优化，得到肝胆管定位数据； 所述改进型对比度提取包括： 对肝动脉区域数据进行方向选择增强核处理，得到第一肝动脉粗定位数据； 对肝动脉区域数据进行边缘敏感性调控，得到第二肝动脉粗定位数据； 根据第一肝动脉粗定位数据以及第二肝动脉粗定位数据进行注意力感知增强，分别得到第一肝动脉加权定位数据以及第二肝动脉加权定位数据； 根据第一肝动脉加权定位数据以及第二肝动脉加权定位数据进行置信度投票，得到肝动脉融合定位数据，并根据肝动脉融合定位数据进行中心线提取，得到肝动脉定位数据； 所述方向性分割分析包括： 对门静脉区域数据进行主方向梯度图计算，得到主方向梯度图数据； 根据主方向梯度图数据进行方向引导分割，得到方向引导分割数据； 根据方向引导分割数据进行分支合并以及断裂修复，得到门静脉定位数据； 其中多期相医学图像数据包括动脉期CT图像数据、门静脉期CT图像数据、平衡期CT图像数据以及T2加权MRI图像数据，所述对多期相医学图像数据进行区域识别，分别得到肝胆管区域数据、肝动脉区域数据、门静脉区域数据以及肝静脉区域数据，包括： 对门静脉期CT图像数据进行肝脏区域粗分割，得到肝脏区域数据； 根据肝脏区域数据以及动脉期CT图像数据进行肝动脉区域确定，得到肝动脉区域数据； 根据肝脏区域数据以及平衡期CT图像数据进行肝静脉区域识别，得到肝静脉区域数据； 根据肝脏区域数据进行方向性引导分割，得到门静脉区域数据； 根据肝脏区域数据以及T2加权MRI图像数据进行肝胆管区域识别，得到肝胆管区域数据； 所述根据肝脏区域数据进行方向性引导分割，得到门静脉区域数据，包括： 根据肝脏区域数据进行体素灰度梯度提取，得到体素灰度梯度数据； 对体素灰度梯度数据进行主方向聚类，得到主方向聚类数据； 根据主方向聚类数据进行张量投票处理，得到血管走向场数据； 利用预设的方向引导分割网络模型对血管走向场数据进行分割，得到门静脉区域数据，其中方向引导分割网络模型为通过改进型SD-UNet进行主干网络构建，注意力图或者引导流作为输出头进行构建得到； 其中预设的方向引导分割网络模型的构建步骤包括以下步骤： 获取历史血管走向场数据以及历史标注数据； 根据历史血管走向场数据进行多尺度夸张卷积并行处理，得到边缘感知层数据； 对边缘感知层数据进行浅层边缘层处理以及高层特征层处理，分别得到浅层边缘层数据以及高层特征层数据，其中浅层边缘层处理通过SobelLoG滤波器或边缘通道卷积实现边界响应增强； 对浅层边缘层数据以及高层特征层数据进行残差连接，得到解码层数据； 利用历史标注数据对解码层数据进行血管方向网络训练，得到方向引导流数据，其中血管方向网络训练通过利用方向一致性损失联合Dice损失对卷积网络进行监督训练； 对方向引导流数据进行方向引导输出，得到方向引导分割网络模型，其中方向引导输出为通过与解码层数据进行卷积融合，并计算方向置信度，或者通过方向引导流数据进行方向引导注意力图计算，并对输出结果进行通道级调控。

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