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龍圖騰網獲悉青島理工大學申請的專利一種醫學圖像分割系統及通用型高效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：CN117274279B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202311273415.1，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權一種醫學圖像分割系統及通用型高效醫學圖像分割方法是由張媛媛;韓子逸;劉琳;王淑棟設計研發完成，并于2023-09-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種醫學圖像分割系統及通用型高效醫學圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種醫學圖像分割系統及通用型高效醫學圖像分割方法。醫學圖像分割系統包括多層編碼器和多層解碼器，在該系統的基礎上，設計了一種通用型高效醫學圖像分割方法，該方法通過對輸入的醫學圖像進行圖像編碼、對語義信息進行特征聚合、解碼器通過選擇性內核操作自動學習選擇利用有用的特征且抑制不相關的特征、空洞空間卷積池化金字塔對有利特征進行最后捕獲等處理，實現了對不同病灶區域的高精度識別和分割。本發明的技術方案充分利用醫學圖像中的語義特征進行有效提取，并根據不同數據的特點自適應選擇不同的感受野進行解碼，可以有效提高醫學圖像的分割性能。

本發明授權一種醫學圖像分割系統及通用型高效醫學圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種通用型高效醫學圖像分割方法，其特征在于，圖像分割方法包括如下步驟： 步驟1：輸入的醫學圖像通過一次新型殘差連接操作和卷積實現的下采樣操作實現圖像編碼，得到雙分支編碼器第一層的語義信息輸出和，表示第一分支第一層的輸出，表示第二分支第一層的輸出，兩者相等，表示為統一的形式； 步驟2：將步驟1中第二分支第一層編碼器的語義信息輸出通過新型殘差連接操作和卷積實現的下采樣操作可得第二層編碼器的輸出，然后將得到輸出通過類似的上述操作，得到第三層編碼器輸出，依次執行，直到計算出第層編碼器的輸出； 步驟3：將步驟1中的第一分支第一層的語義信息輸出通過1次新型殘差連接操作和卷積實現的下采樣操作得到，尺寸大小和通道數與第二分支第層編碼器輸出一致； 步驟4：將步驟3中得到的通過選擇性內核操作得到； 步驟5：將步驟2中的三者分別通過雙線性插值操作、不操作、不重疊的最大池化操作實現三者維度的統一，然后執行拼接操作，再依次通過卷積、批處理歸一化層和非線性整流線性單元激活函數得到特征聚合后的語義信息，之后與同時通過軟注意力模塊生成一個門控信號，從而控制特征在不同空間位置的重要性，然后通過選擇性內核操作得到倒數第二層解碼器的輸出； 步驟6：將步驟2中的與三者分別通過雙線性插值操作、不操作、不重疊的最大池化操作實現三者維度的統一，然后執行拼接操作，再依次通過卷積、批處理歸一化層和非線性整流線性單元激活函數得到特征聚合后的語義信息，之后通過選擇性內核操作得到第層解碼器的輸出； 步驟7：令，重復執行步驟六，直到，依次得到第層解碼器的輸出； 步驟8：將第2層解碼器的輸出通過雙線性插值操作，再與步驟1中的語義信息兩者執行拼接操作，然后依次通過卷積、批處理歸一化層和非線性整流線性單元激活函數得到特征聚合后的語義信息，也就是第1層解碼器的輸出； 步驟9：將步驟8中的第1層解碼器的輸出通過空洞空間卷積池化金字塔，使得對有利特征進行最后捕獲操作，實現對醫學圖像的分割； 步驟1中所述新型殘差連接操作的步驟如下： 步驟a：初始輸入數據依次進行兩組內核大小為3*3的卷積操作、批處理歸一化層和非線性整流線性單元激活函數，得到輸出； 步驟b：將步驟a中的輸出與初始輸入數據進行3*3大小的卷積操作后的輸出實施殘差連接，使得初始輸入數據的特征映射添加到步驟a的輸出中，得到合并的特征映射； 步驟c：將步驟b中合并的特征映射通過擠壓和激勵模塊重新校準特征映射，傳入到下一層解碼器塊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人青島理工大學，其通訊地址為：266520 山東省青島市黃島區嘉陵江路777號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。