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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于分层形状先验增强ResUNet模型的医学图像分割方法及装置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：CN119477943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510042020.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于分层形状先验增强ResUNet模型的医学图像分割方法及装置是由房崧;王佳敏;赵梓润;王嘉鑫;魏超鹏;张旭东;王笑琨设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层形状先验增强ResUNet模型的医学图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于分层形状先验增强ResUNet模型的医学图像分割方法及装置，涉及医学图像分割技术领域。该方法包括：获取初始3D医学图像；基于预设处理参数，对初始3D医学图像进行数据处理，获得训练3D医学图像；基于ResUnet模型结构构建医学图像分割模型；将训练3D医学图像输入医学图像分割模型进行图像分割预测训练，获得3D分割图像；根据预设标注3D医学图像以及3D分割图像进行损失函数计算，得到模型分割损失；根据模型分割损失，对医学图像分割模型进行参数优化，获得优化图像分割模型；获取待分割3D医学图像；根据待分割3D医学图像，通过优化图像分割模型进行图像分割。本发明是一种基于分层形状先验增强ResUNet模型的准确且高效的3D医学图像分割方法。

本发明授权基于分层形状先验增强ResUNet模型的医学图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分层形状先验增强ResUNet模型的医学图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始3D医学图像；基于预设处理参数，对所述初始3D医学图像进行数据处理，获得训练3D医学图像； 基于ResUnet模型结构构建医学图像分割模型；所述医学图像分割模型为基于分层形状先验增强ResUNet模型； 其中，所述医学图像分割模型包括编码器模块、分层形状先验模块和解码器模块； 将所述训练3D医学图像输入所述医学图像分割模型进行图像分割预测训练，获得3D分割图像； 其中，所述将所述训练3D医学图像输入所述医学图像分割模型进行图像分割预测训练，获得3D分割图像，包括： 将训练3D医学图像输入所述编码器模块进行特征提取，获得第一3D图像特征、第二3D图像特征、第三3D图像特征和第四3D图像特征； 将所述第一3D图像特征、所述第二3D图像特征和所述第三3D图像特征输入所述分层形状先验模块进行全局信息捕捉，获得第一更新形状先验、第二更新形状先验和第三更新形状先验； 将所述第一更新形状先验、所述第二更新形状先验、所述第三更新形状先验和第四3D图像特征输入所述解码器模块，获得3D分割图像； 根据预设的3D医学图像特点构建损失函数；基于所述损失函数，根据预设标注3D医学图像以及所述3D分割图像进行计算，得到模型分割损失；所述损失函数包括Dice损失函数、交叉熵损失函数和BoundaryDoU损失函数； 根据所述模型分割损失，对所述医学图像分割模型进行参数优化，获得优化图像分割模型； 获取待分割3D医学图像；根据所述待分割3D医学图像，通过所述优化图像分割模型进行图像分割。

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