南京理工大学万莹获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于深度学习的多器官分割系统以及结肠癌检测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：CN117011275B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311009757.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的多器官分割系统以及结肠癌检测系统是由万莹;杨昕宇;王跃宇;何宇霄;朱福琳;张云鹏;满天天;邓盛元设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的多器官分割系统以及结肠癌检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的多器官分割系统以及结肠癌检测系统，多器官分割系统包括：图像处理模块，用于将CT图像转化为NIFTI三维图像格式，进行数据标准化处理；再划分出若干个子三维图像；多器官检测分割模块，用于对CT图像中的脾脏、右肾、左肾、肝脏、主动脉、下腔静脉区域进行分割。结肠癌检测系统包括：图像处理模块；检测分割模块，用于对PET‑CT图像中的结肠癌区域进行分割；定量分析模块，用于定量分析结肠癌区域的标准摄取值。本发明实现对CT图像中的各个区域的分割；对PET‑CT图像中的结肠癌病灶进行分割的同时，定量分析病灶区域的标准摄取值；兼顾操作的简单性、分割结果的准确性和定量分析功能，实现结肠癌区域的精确分割与自动分析功能。
本发明授权基于深度学习的多器官分割系统以及结肠癌检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多器官分割系统，其特征在于，包括： 图像处理模块，用于将CT图像转化为NIFTI三维图像格式，进行数据标准化处理；再通过顺序切块的方式划分出若干个子三维图像； 多器官检测分割模块，用于将子三维图像输入深度学习模型，对CT图像中的脾脏、右肾、左肾、肝脏、主动脉、下腔静脉区域进行分割； 其中，所述深度学习模型由编码器和解码器组成，共六层；所述编码器和解码器均由纯卷积模块和并行混合模块组成；在编码器的前两层使用纯卷积模块和下采样操作，逐渐减小空间尺寸；解码器使用纯卷积模块通过上采样来恢复原始图像尺寸；所述深度学习模型后四层中的并行混合模块由3DShuntedTransformer和CNN组成；所述编码器和解码器之间采取跨层连接的操作，提高分割的准确性。
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