广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心);广州呼吸健康研究院(广州呼吸疾病研究所)李时悦获国家专利权
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龙图腾网获悉广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心);广州呼吸健康研究院(广州呼吸疾病研究所)申请的专利气道OCT图像自动检测和识别方法、相关系统和存储介质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：CN117694825B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211113413.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权气道OCT图像自动检测和识别方法、相关系统和存储介质是由李时悦;周子青;郭祖源;钟长镐;陈愉;唐纯丽;陈小波;苏柱泉设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本气道OCT图像自动检测和识别方法、相关系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于卷积神经网络的气管OCT图像识别和分割的方法，其包括：a提供针对整个气道的OCT图像；b使用第一卷积神经网络得到每张图像中的气管内腔区域；c使用第二卷积神经网络得到每张图像的气管壁区域，并将其与气管内腔区域进行合并，得到最终的气管壁分割结果；d使用第三卷积神经网络识别疑似分叉图像，通过计算相邻两张图像间气管内腔的几何变化识别关键分叉图像；e以关键分叉图像为节点将所有OCT图像分割为5‑10段，并根据该数量段显示气管内腔与气管壁的分割结果。通过使用本发明，医生可以快速对多张OCT图像进行绘图测量，从而使人力成本至少降低90%，同时测量效率至少提升90%。
本发明授权气道OCT图像自动检测和识别方法、相关系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的气管OCT图像识别和分割的方法，其包括： a提供针对整个气道的OCT图像； b使用第一卷积神经网络对所提供的每一张OCT图像进行分割处理，得到每张图像中的气管内腔区域； c使用第二卷积神经网络对所提供的每一张OCT图像进行分割处理，得到每张图像的气管壁区域，并将其与步骤b分割得到的气管内腔区域进行合并，得到最终的气管壁分割结果； d使用第三卷积神经网络对所提供的每一张OCT图像进行处理以识别疑似分叉图像，通过计算相邻两张图像间气管内腔的几何变化识别关键分叉图像，所述关键分叉图像为气管从无分叉到有分叉的临界图像； e以步骤d得到的关键分叉图像为节点将所有OCT图像分割为5-10段，并根据该数量段显示气管内腔与气管壁的分割结果。
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