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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于U-Net的多窗宽窗位腹部CT气腹的自动化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：CN120747510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510859814.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于U-Net的多窗宽窗位腹部CT气腹的自动化分割方法是由安俐莹;周柚;薛健;孙淑静设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U-Net的多窗宽窗位腹部CT气腹的自动化分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学影像技术领域，公开了一种基于U‑Net的多窗宽窗位腹部CT气腹的自动化分割方法，包括以下步骤：步骤S1、收集患者CT图像数据，并进行预处理；步骤S2、基于U‑Net网络的分割算法，建立自动化分割模型，并对模型进行训练；步骤S3、对训练后的自动化分割模型，采用网格搜索算法定量优化窗宽窗位。本发明采用上述一种基于U‑Net的多窗宽窗位腹部CT气腹的自动化分割方法，通过动态调整窗宽窗位参数组合，实现腹膜腔内游离气体的自动检测与精准分割，提升气腹诊断效率与准确率，降低漏诊风险，为临床决策提供可靠依据。

本发明授权一种基于U-Net的多窗宽窗位腹部CT气腹的自动化分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U-Net的多窗宽窗位腹部CT气腹的自动化分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、收集患者CT图像数据，并进行预处理； 在步骤S1中，对所收集的CT图像数据进行预处理，具体过程如下： 步骤S121、对每个病例的DICOM序列沿轴向生成2D切片，并针对每张切片同步应用三种标准化窗位——腹窗、骨窗和肺窗； 其中，腹窗突出腹腔气体与软组织对比，骨窗强化骨骼细节，肺窗增强肺部及气腹区域辨识度； 步骤S122、通过线性灰度截断与归一化，将三个窗位的单通道图像堆叠为多通道输入； 步骤S123、对训练集进行数据增强，对多通道图像实施随机旋转、平移、缩放及亮度对比度扰动，模拟解剖位置和成像差异； 步骤S124、基于训练集计算三通道的均值和标准差，实现全局归一化，对所有图像进行Z-score标准化，消除设备间的灰度差异； 在CT图像数据预处理的过程中，严格隔离训练集与测试集，确保预处理参数仅从训练数据导出； 步骤S2、基于U-Net网络的分割算法，建立自动化分割模型，并对模型进行训练； 基于U-Net网络的分割算法，建立自动化分割模型，具体过程如下： 首先，搭建U-Net网络，其结构包括编码器和解码器两部分；其中编码器用于下采样，解码器用于上采样； 其次，采用基于U-Net网络的分割算法，建立自动化分割模型，对二维CT图像实现自动化分割； 步骤S3、对训练后的自动化分割模型，采用网格搜索算法定量优化窗宽窗位，具体过程如下： 步骤S31、初步探索阶段：分别在肺窗、骨窗和腹窗下，比较不同窗宽窗位组合的模型对图像特征的提取效果，筛选确定对图像特征提取效果最优的窗口； 步骤S32、窗宽优化阶段：固定最优窗口的窗位，每隔100个单位调整窗宽，训练模型并测试，确定使各项指标表现最优的窗宽； 步骤S33、窗位优化阶段：固定筛选出的窗宽参数，每隔100个单位调整窗位，测试并分析结果，确定最优窗位配置； 采用一系列性能评估指标来衡量本发明在CT图像中检测腹膜腔内游离空气的精度，包括像素准确率、类别准确率、类别平均像素准确率、交并比、平均交并比、戴斯系数和召回率。

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