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龙图腾网恭喜上海美中嘉和医学影像诊断有限公司申请的专利多模态核医学图像分割方法、系统及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：CN119579624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510138476.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权多模态核医学图像分割方法、系统及存储介质是由寿毅;平照福;陈娟;张峰;尤黔福设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态核医学图像分割方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分割领域，尤其涉及一种多模态核医学图像分割方法、系统及存储介质。包括：对多模态医学检查图像进行图像类型分类，并进行病灶区域定位，分别CT断层病灶图像和PET病灶图像；对CT断层病灶图像进行病灶几何突变形态预测，并对CT断层病灶图像和PET病灶图像进行多模态图像融合边界修正，得到多模态病灶图像融合边界修正数据；根据多模态病灶图像融合边界修正数据对CT断层扫描图像和PET图像进行多模态病灶区域分割组合优化，得到病灶区域分割组合优化策略；基于策略梯度算法对病灶区域分割组合优化策略进行图像分割模型构建，得到病灶图像分割模型。本发明通过对图像分割技术的优化处理使得图像分割技术更加完善。

本发明授权多模态核医学图像分割方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态核医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取多模态医学检查图像；对多模态医学检查图像进行图像类型分类，分别得到CT断层扫描图像和PET图像；步骤S2：对CT断层扫描图像和PET图像进行病灶区域定位，分别CT断层病灶图像和PET病灶图像；对CT断层病灶图像进行病灶几何突变形态预测，得到病灶几何突变形态预测数据；基于病灶几何突变形态预测数据对CT断层病灶图像和PET病灶图像进行多模态图像融合边界修正，得到多模态病灶图像融合边界修正数据；步骤S2具体为：步骤S21：对CT断层扫描图像和PET图像进行病灶区域定位，分别CT断层病灶图像和PET病灶图像；步骤S22：对CT断层病灶图像进行病灶几何突变形态预测，得到病灶几何突变形态预测数据；步骤S22具体为：步骤S221：对CT断层病灶图像进行病灶轮廓提取，得到病灶轮廓数据；步骤S222：根据病灶轮廓数据对CT断层病灶图像进行三维网格划分，得到病灶三维网格数据；步骤S223：基于病灶三维网格数据对病灶轮廓数据进行边界曲率分布计算，得到病灶边界分布曲率数据；包括：提取病灶三维网格数据的表面顶点及其邻接关系，利用最小二乘法拟合每个顶点的局部曲面，计算每个顶点的主曲率和平均曲率，生成完整的曲率分布矩阵；步骤S224：对病灶边界分布曲率数据进行分布曲率临近均差计算，得到分布曲率临近均差数据；包括：针对曲率分布矩阵，计算每一顶点的曲率均值与其邻近顶点曲率均值的差值，得到曲率临近均差值；具体操作中，使用加权移动平均法计算邻域曲率均值，并以此为基准，对局部区域的曲率变化特性进行归一化处理，确保不同区域的曲率临近均差值具有可比性；将曲率临近均差值的结果存储为分布曲率临近均差数据；步骤S225：根据分布曲率临近均差数据对病灶三维网格数据进行病灶几何突变点演化推演，得到病灶几何突变点演化数据；步骤S226：根据分布曲率临近均差数据和病灶几何突变点演化数据进行病灶几何突变形态预测，得到病灶几何突变形态预测数据；步骤S23：根据病灶几何突变形态预测数据对PET病灶图像进行病灶突变区域代谢活性评估，得到病灶突变区域代谢活性数据；步骤S24：基于病灶突变区域代谢活性数据和病灶几何突变形态预测数据对CT断层病灶图像和PET病灶图像进行多模态图像融合边界修正，得到多模态病灶图像融合边界修正数据；步骤S3：根据多模态病灶图像融合边界修正数据对CT断层扫描图像和PET图像进行多模态病灶区域分割组合优化，得到病灶区域分割组合优化策略；步骤S4：基于策略梯度算法对病灶区域分割组合优化策略进行图像分割模型构建，得到病灶图像分割模型，并将病灶图像分割模型发送至云平台，以执行多模态核医学图像分割方法。

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