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龙图腾网获悉徐州医科大学申请的专利一种结合质量评价的CT图像肺栓塞分割分类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：CN121121129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511676934.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种结合质量评价的CT图像肺栓塞分割分类方法是由冯祥浩;周奇;孙启航;侯乃龙;刘忠啸;丁涛;孙存杰;孟闫凯设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合质量评价的CT图像肺栓塞分割分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合质量评价的CT图像肺栓塞分割分类方法，涉及图像处理的技术领域，其包括以下步骤：将256×256的肺栓塞CT图像及其质量评分输入质量评分引导编码器，通过线性变换扩展质量评分维度，与ResNet34提取的特征图逐层点乘融合，生成多尺度编码特征；通过小波变换融合跳跃链接模块对编码特征进行小波域分解与重构，优化特征传输；采用多尺度交叉增强解码器对特征进行多尺度反卷积融合，结合高效通道注意力机制输出分割结果，同时通过分类头输出肺栓塞存在性判断，该方法为肺栓塞的早期诊断、图像辅助诊断系统的开发以及临床应用提供了有力支持，具有广阔的应用前景和深远的社会意义。

本发明授权一种结合质量评价的CT图像肺栓塞分割分类方法在权利要求书中公布了：1.一种结合质量评价的CT图像肺栓塞分割分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、将256×256的肺栓塞CT图像及其质量评分输入质量评分引导编码器，通过线性变换扩展质量评分维度，与ResNet34提取的特征图逐层点乘融合，生成多尺度编码特征； 步骤二、通过小波变换融合跳跃链接模块对编码特征进行小波域分解与重构，优化特征传输； 步骤三、采用多尺度交叉增强解码器对特征进行多尺度反卷积融合，结合高效通道注意力机制输出分割结果，同时通过分类头输出肺栓塞存在性判断； 在步骤一中，所述质量评分引导编码器包括Stem模块、四个编码模块和分类头网络架构； 所述Stem模块包括一个步长为2的7×7卷积层、一个批归一化层以及一个ReLU激活函数，四个所述编码模块分别堆叠3、4、6和3个Res-Block，所述Res-Block内部包含有两个3×3的卷积操作，并配合ReLU激活函数和BN操作； 各所述编码模块中均加入有步长为2的2×2卷积层，结合批归一化层，进行下采样操作； 所述质量评分引导编码器还包括图像质量评分模块，所述图像质量评分模块针对输入的质量评分S，通过5个不同的线性层对质量分数进行扩展，使其维度逐步增加，分别为：[b,3],[b,64],[b,128],[b,256],[b,512]，质量评分的维度与ResNet34提取的特征图维度相匹配； 通过数据广播机制将质量评分与图像特征在空间维度上进行对齐，生成与每一层特征图相同维度的质量引导信息，质量评分经过扩展后为，对应的维度为：[b，3,1,1]、[b，64,1,1]、[b，128,1,1]、[b，256,1,1]、[b，512,1,1]。

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