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龙图腾网获悉深圳市第三人民医院申请的专利肺部影像处理方法、装置、设备及可读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：CN116309299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310014956.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权肺部影像处理方法、装置、设备及可读存储介质是由黄华;胡杰思;杨延武;叶辰飞;吕海岩设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本肺部影像处理方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肺部影像处理方法、装置、设备及可读存储介质，其中，方法包括：通过获取肺部影像；将所述肺部影像输入至纹理增强网络中，以分割肺部影像，获得增强纹理的分割图像特征，其中，所述纹理增强网络包括细粒度纹理增强单元。本发明能够根据纹理增强网络对肺部影像进行细粒度纹理增强，从而得到增强纹理的分割图像特征，利于后续对分割图像特征的识别，以提高肺部病灶的识别准确率。

本发明授权肺部影像处理方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种肺部影像处理方法，其特征在于，所述肺部影像处理方法包括以下步骤： 获取肺部影像； 将所述肺部影像输入至纹理增强网络中，以分割肺部影像，获得增强纹理的分割图像特征，其中，所述纹理增强网络包括细粒度纹理增强单元； 其中，所述纹理增强网络还包括：编码器以及解码器，所述将所述肺部影像输入至纹理增强网络中，以分割肺部影像，获得增强纹理的分割图像特征的步骤包括： 将所述肺部影像输入至细粒度纹理增强单元中，以获得第一图像特征； 根据所述第一图像特征、编码器、所述细粒度纹理增强单元、以及解码器，确定所述分割图像特征； 其中，所述细粒度纹理增强单元包括依次连接的第一卷积层、PReLU层、通道以及注意力机制模块，所述细粒度纹理增强单元还包括：第二卷积层，所述将所述肺部影像输入至细粒度纹理增强单元中，以获得第一图像特征的步骤包括： 将肺部影像特征输入至依次连接的第一卷积层、PReLU层、通道以及注意力机制模块，以获得第二图像特征，其中，所述第一卷积层使用高通滤波器初始化且采用7x7卷积；其中，所述高通滤波器的计算公式为： 其中，F的输出表示特定像素的值，x和y表示像素的位置，K表示滤波器的大小，K设置为7； 将所述第二图像特征与所述肺部影像特征进行拼接操作，以获得第三图像特征； 将所述第三图像特征输入至第二卷积层中，以获得第一图像特征； 其中，所述编码器包括：第一残差单元、第二残差单元、第三残差单元、第四残差单元以及第五残差单元，所述根据所述第一图像特征、编码器、所述细粒度纹理增强单元、以及解码器，确定所述分割图像特征的步骤包括： 将所述第一图像特征输入至所述第一残差单元中，以获得第四图像特征； 将所述第四图像特征输入至所述细粒度纹理增强单元中，以获得第五图像特征； 将所述第五图像特征输入至所述第二残差单元中，以获得第六图像特征； 将所述第六图像特征输入至所述第三残差单元中，以获得第七图像特征； 将所述第七图像特征输入至所述第四残差单元中，以获得第八图像特征； 将所述第八图像特征输入至所述第五残差单元中，以获得第九图像特征； 根据所述第五图像特征、第六图像特征、第七图像特征、第八图像特征、第九图像特征以及解码器，确定所述分割图像特征； 其中，所述第一残差单元的通道数是248、所述第二残差单元的通道数是248、所述第三残差单元的通道数是112、所述第四残差单元的通道数是112以及所述第五残差单元的通道数是112。

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