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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于動態卷積的輕量級醫學圖像分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116433905B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310351747.0，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于動態卷積的輕量級醫學圖像分割方法是由汪曉妍;張榜澤;黃曉潔;俞鑒豪;夏明設計研發完成，并于2023-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態卷積的輕量級醫學圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于動態卷積的輕量級醫學圖像分割方法，獲取待分割醫學圖像，輸入到構建的分割網絡模型，所述分割網絡模型包括編碼模塊和解碼模塊，在編碼模塊中對待分割醫學圖像依次經過三個編碼單元，獲得各個編碼單元輸出的第一編碼特征圖、第二編碼特征圖和第三編碼特征圖，然后將第三編碼特征圖分別輸入到語義分支和空間分支提取語義特征和空間特征；在解碼模塊中，依次通過四個解碼單元，最后將解碼特征圖輸入到動態卷積單元得到分割結果。本發明模型的參數量和計算量大量減少，同時能夠很好地擬合數據集，取得精確的分割結果。

本發明授權一種基于動態卷積的輕量級醫學圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態卷積的輕量級醫學圖像分割方法，其特征在于，所述基于動態卷積的輕量級醫學圖像分割方法，包括： 獲取待分割醫學圖像，輸入到構建的分割網絡模型，所述分割網絡模型包括編碼模塊和解碼模塊； 在編碼模塊中對待分割醫學圖像依次經過三個編碼單元，獲得各個編碼單元輸出的第一編碼特征圖、第二編碼特征圖和第三編碼特征圖，然后將第三編碼特征圖分別輸入到語義分支和空間分支提取語義特征和空間特征； 在解碼模塊中，將語義特征和空間特征輸入到第一個解碼單元獲得第一解碼特征圖，將第一解碼特征圖和第三編碼特征圖輸入到第二個解碼單元獲得第二解碼特征圖，將第二解碼特征圖和第二編碼特征圖輸入到第三個解碼單元獲得第三解碼特征圖，將第三解碼特征圖和第一編碼特征圖輸入到第四個解碼單元獲得第四解碼特征圖，最后將第四解碼特征圖輸入到動態卷積單元得到分割結果； 其中，所述將第三編碼特征圖分別輸入到語義分支和空間分支提取語義特征和空間特征，包括： 將第三編碼特征圖分別輸入到語義分支和空間分支，所述語義分支包括兩個編碼單元，所述空間分支包括兩個1×1卷積，語義分支中第一個編碼單元的輸出經過下采樣和激活函數后與空間分支中第一個卷積的輸出相乘后輸入到空間分支中第二個卷積，空間分支中第一個卷積的輸出經過上采樣和激活函數后與語義分支中第一個編碼單元的輸出相乘后輸入到語義分支中第二個編碼單元； 將語義分支中第二個編碼單元的輸出經過下采樣和激活函數后與空間分支中第二個卷積的輸出相乘后輸入得到空間特征，將空間分支中第二個卷積的輸出經過上采樣和激活函數后與語義分支中第二個編碼單元的輸出相乘后得到語義特征； 所述編碼單元，執行如下操作： 使用深度卷積對輸入特征圖進行處理，然后通過1×1卷積進行升維將通道數擴大到4倍，并記為X 1 ，然后再用1×1卷積降維，將通道壓縮為1，再使用Sigmoid函數處理得到X 2 ，再將X 2 和X 1 作逐元素相乘得到X 3 ； 將X 1 與X 3 進行連接后輸入到1×1卷積再次減少通道數，然后與輸入相加后輸入到動態卷積，最后經過最大池化操作得到編碼單元的輸出。

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