原始名称记载: 广东欧谱曼迪科技股份有限公司

本发明涉及医学图像导航技术领域，具体涉及肺结节四维光流场实时导航系统及其方法，系统包括数据采集模块、微区光流计算模块、高维张量分析模块、非线性动力学预测模块、导航融合模块和手术导航模块，数据采集模块获取CBCT图像序列和呼吸监控点运动信息；微区光流计算模块基于微分拓扑学原理建立动态映射关系，生成肺部组织运动位移场；高维张量分析模块构建五维张量结构并执行奇异值优化，提取本质运动模式；非线性动力学预测模块建立呼吸运动的混沌系统模型，预测肺结节未来运动轨迹；导航融合模块整合多模态数据生成四维光流场；手术导航模块提供精确的实时导航信息，本发明将导航精度提高到1‑3mm，能预测未来2秒内的肺结节运动轨迹。

本申请提供了一种肺部CT影像病灶智能分割与识别方法及系统，涉及医疗影像智能分析技术领域，其技术方案要点是：生成标准化影像数据；基于预设的CT强度阈值识别出作为病灶候选对象的连通区域，生成候选区域数据；将候选区域数据划分为多个相互重叠的三维体素块，计算其内部的局部纹理粗糙度指标；执行注意力权重分配操作，生成针对每一个三维体素块的注意力权重；依据局部纹理粗糙度指标从高向低的过渡变化确定病灶边界，生成精细分割后的病灶轮廓；计算生成病灶的实际物理体积数据。本申请提供的一种肺部CT影像病灶智能分割与识别方法及系统具有提高病灶分割的准确性的优点。