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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京大頂前沿醫(yī)療科技有限公司申請的專利基于動態(tài)卷積長短時記憶模塊的骨盆骨折影像分割方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120219403B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510299155.8，技術領域涉及：G06T7/10；該發(fā)明授權基于動態(tài)卷積長短時記憶模塊的骨盆骨折影像分割方法是由句福嬌;朱劍宇;劉薩恩設計研發(fā)完成，并于2025-03-13向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于動態(tài)卷積長短時記憶模塊的骨盆骨折影像分割方法在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N基于動態(tài)卷積長短時記憶模塊的骨盆骨折影像分割方法，涉及醫(yī)學圖像分割技術領域，解決了目前對骨盆骨折CT影像的分割效率較低的技術問題。該方法包括：利用指定解剖分割網(wǎng)絡從骨盆CT掃描數(shù)據(jù)中提取骨盆骨骼；利用包含有動態(tài)卷積長短時記憶模塊的骨折分割網(wǎng)絡對骨盆骨骼中每個骨盆區(qū)域內的骨碎片進行圖像分割，在圖像分割過程中通過動態(tài)卷積長短時記憶模塊集成多尺度上下文特征并捕獲空間和通道依賴關系，以在處理層中利用動態(tài)權重方法完成特征融合，最終通過骨折分割網(wǎng)絡的圖像分割過程得到骨盆CT掃描數(shù)據(jù)中目標骨骼的關鍵骨折碎片；骨折分割網(wǎng)絡包含編碼器、解碼器以及瓶頸層，瓶頸層包含動態(tài)卷積長短時記憶模塊。

本發(fā)明授權基于動態(tài)卷積長短時記憶模塊的骨盆骨折影像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態(tài)卷積長短時記憶模塊的骨盆骨折影像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待分割處理的骨盆CT掃描數(shù)據(jù)； 利用指定解剖分割網(wǎng)絡從所述骨盆CT掃描數(shù)據(jù)中提取骨盆骨骼；其中，所述指定解剖分割網(wǎng)絡為優(yōu)化后的級聯(lián)3Dnn-Unet架構，所述級聯(lián)3Dnn-Unet架構是通過利用正常骨盆CT圖像數(shù)據(jù)集進行預訓練并對骨折骨盆數(shù)據(jù)集進行調整而生成； 利用包含有動態(tài)卷積長短時記憶模塊的骨折分割網(wǎng)絡對所述骨盆骨骼中每個骨盆區(qū)域內的骨碎片進行圖像分割，在圖像分割過程中通過所述動態(tài)卷積長短時記憶模塊集成多尺度上下文特征并捕獲空間和通道依賴關系，以在處理層中利用動態(tài)權重方法完成特征融合，最終通過所述骨折分割網(wǎng)絡的所述圖像分割過程得到所述骨盆CT掃描數(shù)據(jù)中目標骨骼的關鍵骨折碎片；其中，所述骨折分割網(wǎng)絡包含編碼器、解碼器以及瓶頸層，所述瓶頸層包含所述動態(tài)卷積長短時記憶模塊； 所述通過所述動態(tài)卷積長短時記憶模塊集成多尺度上下文特征并捕獲空間和通道依賴關系，以在處理層中利用動態(tài)權重方法完成特征融合，包括： 對輸入張量的原始輸入維度進行初始維度擴展，并基于擴展后的維度利用因果卷積層進行高維特征提取，得到特征提取結果；其中，所述因果卷積層在序列上利用空間濾波器； 通過并行路徑利用共享線性投影的方式將所述特征提取結果轉換為查詢數(shù)據(jù)、鍵數(shù)據(jù)和目標值，并對所述查詢數(shù)據(jù)、所述鍵數(shù)據(jù)和所述目標值的張量進行處理，生成具有上下文感知的目標特征圖；其中，所述并行路徑對應的多個路徑包含因果卷積路徑和矩陣長短時記憶路徑； 基于所述目標特征圖利用可學習的殘差連接方式進行多路徑輸出的特征融合，得到融合后特征；其中，所述多路徑輸出對應的多個路徑包含所述因果卷積路徑和矩陣長短時記憶路徑； 基于從所述初始維度擴展中得到的額外特征，通過動態(tài)加權方式對所述融合后特征進行縮放，得到縮放結果，并將所述縮放結果投影至所述原始輸入維度，得到所述動態(tài)卷積長短時記憶模塊的輸出數(shù)據(jù)。

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