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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;济南国科医工科技发展有限公司申请的专利基于卷积重参数化的医学图像分割方法、系统及设备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：CN115829986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211610437.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于卷积重参数化的医学图像分割方法、系统及设备是由戴亚康;彭博;刘燕;周志勇;胡冀苏;钱旭升;耿辰设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积重参数化的医学图像分割方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积重参数化的医学图像分割方法、系统及设备，该方法包括以下步骤：S1、采集多模态医学图像；S2、对多模态医学图像进行预处理，构建训练数据集；S3、构建基于卷积重参数化的医学图像分割模型；S4、采用训练数据集对医学图像分割模型进行训练；S5、将待分割的医学图像输入训练好的医学图像分割模型中，得到分割结果。本发明提供的基于卷积重参数化的医学图像分割方法及系统，可以增强分割网络模型中卷积核的骨架参数，从而提高分割网络的表达能力。本发明能够帮助提升胶质瘤分割的准确性，在胶质瘤形态学分析、高低级别鉴定和预后评估方面具有潜在的应用价值。

本发明授权基于卷积重参数化的医学图像分割方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积重参数化的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多模态医学图像； S2、对多模态医学图像进行预处理，构建训练数据集； S3、构建基于卷积重参数化的医学图像分割模型，该医学图像分割模型包括依次连接的输入模块、下采样部分、中间连接单元、上采样部分以及卷积输出模块； 所述下采样部分包括交替连接的3个第一优化残差模块和3个多尺度非对称卷积模块，且所述输入模块与第一个第一优化残差模块连接，最后一个多尺度非对称卷积模块与所述中间连接单元连接，所述中间连接单元包括两个第二优化残差模块； 所述上采样部分包括交替连接的3个上采样模块和3个第三优化残差模块，且第一个上采样模块和所述中间连接单元连接，最后一个第三优化残差模块与所述卷积输出模块连接； 其中，下采样部分中的每个第一优化残差模块的输出通过一个自注意力模块与上采样部分中的一个上采样模块的输出跨越连接； S4、采用训练数据集对医学图像分割模型进行训练； S5、将待分割的医学图像输入训练好的医学图像分割模型中，得到分割结果； 所述步骤S2具体包括：对多模态医学图像依次进行共配准、重采样、偏置场校正、图像裁剪、归一化和数据增强，得到训练数据集； 所述输入模块为由16个大小为3的卷积核组成的初始非对称卷积模块； 所述第一优化残差模块、第二优化残差模块和第三优化残差模块的结构相同，均包括大小为3的卷积核； 所述多尺度非对称卷积模块包括第一卷积单元和第二卷积单元，所述第一卷积单元包括并联的一个5*5*5卷积模块、3个通过5*5*5卷积模块进行卷积重参数化分解得到的5*5*1、5*1*5、1*5*5非对称卷积模块；所述第二卷积单元包括并联的一个3*3*3卷积模块、3个通过3*3*3卷积模块进行卷积重参数化分解得到的3*3*1、3*1*3、1*3*3非对称卷积模块； 其中，5*5*5卷积模块与5*5*1、5*1*5、1*5*5非对称卷积模块的输出合并作为第一卷积单元的输出，3*3*3卷积模块与3*3*1、3*1*3、1*3*3非对称卷积模块的输出合并作为第二卷积单元的输出，最后第一卷积单元的输出和第二卷积单元的输出合并作为多尺度非对称卷积模块的输出。

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