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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于U型网络对医疗图像进行语义分割的方法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：CN115690413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211238982.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于U型网络对医疗图像进行语义分割的方法是由王树龙;李宇航;刘伯航;曹宪法;陈栋梁;李嘉睿;潘锦斌设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U型网络对医疗图像进行语义分割的方法在说明书摘要公布了：一种基于U型网络对医疗图像进行语义分割的方法，获取样本集，并划分训练集和测试集；样本集中，每张医疗图像及其自身掩图作为一组样本；构建识别模型，并利用训练集训练该识别模型，利用测试集测试训练效果，得到满足要求的优化模型；识别模型基于改进的U型网络，改进的U型网络包括主干提取网络和特征加强网络；改进的U型网络，是在经典U型网络结构上，加入了二值化操作；将待识别的医疗图像输入优化模型，完成目标识别，本发明可以准确快速的完成对医疗图像的语义分割，比传统的U型网络，速度更快，准确率更高，提高了医疗图像研究的效率。

本发明授权一种基于U型网络对医疗图像进行语义分割的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U型网络对医疗图像进行语义分割的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取样本集，并划分训练集和测试集； 所述样本集中，每张医疗图像及其自身掩图作为一组样本； 步骤2，构建识别模型，并利用所述训练集训练该识别模型，利用所述测试集测试训练效果，得到满足要求的优化模型； 所述识别模型基于改进的U型网络，所述改进的U型网络包括主干提取网络和特征加强网络；所述改进的U型网络，是在经典U型网络结构上，加入了二值化操作； 其中，所述主干提取网络依次包括：卷积层一、二值卷积层一、最大池化层一，卷积层二、二值卷积层二、最大池化层二，卷积层三、二值卷积层三、最大池化层三，卷积层四、二值卷积层四、最大池化层四、卷积层五、二值卷积层五、卷积层六，卷积层七、卷积层八、卷积层九、卷积层十和输出层sigmoid； 所述特征加强网络依次包括二值上采样层六、二值上采样层七、二值上采样层八和二值上采样层九，所述二值上采样层六和二值卷积层四的结果进行通道数堆叠；二值上采样层七和二值卷积层三的结果进行通道数堆叠；二值上采样层八和二值卷积层二的结果进行通道数堆叠；二值上采样层九和二值卷积层一的结果进行通道数堆叠； 步骤3，将待识别的医疗图像输入所述优化模型，完成目标识别。

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