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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种基于U型孪生网络的图像分割方法、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：CN115239743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210808285.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于U型孪生网络的图像分割方法、装置是由许立君;王达;陈侃松;黎辉设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U型孪生网络的图像分割方法、装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于U型孪生网络的图像分割方法及装置，其方法包括：获取待分割的目标图像，其中目标图像为慢性脑中风影像图像；构建并训练基于脑组织的形态学结构和机器学习的分割模型，利用训练完成的分割模型对所述目标图像进行脑组织区域分割；利用训练完成的深度孪生网络，对脑组织区域分割后的目标图像进行病灶分割。本发明通过深度孪生网络模型与机器学习分阶段处理病灶图像，并将脑组织的形态学中正常图像与病变图像的区别作为特征训练识别模型，从而提高了识别模型的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于U型孪生网络的图像分割方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于U型孪生网络的图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割的目标图像，其中目标图像为慢性脑中风影像图像； 构建并训练基于脑组织的形态学结构和机器学习的分割模型，利用训练完成的分割模型对所述目标图像进行脑组织区域分割；所述训练完成的分割模型通过如下步骤训练：获取多张脑组织图像，将其中未标注的脑组织图像和已标注好的图谱分别作为样本和标签，构建数据集；其中已标注好的图谱至少包括一张未标注的脑组织图像，及其对应的已标注或已分割脑组织区域的标签图像；在每轮训练中，将样本图像与对应的图谱配准，并根据每张图谱图像与目标图像的相似度、目标组织的形态特征和目标组织的空间特性来计算出标签图像传递的置信度:计算目标图像与每张图谱图像中每个体素的距离相似度和灰度相似度，并根据其计算目标图像与每张图谱图像的图像相似度；基于所述目标图像与每张图谱图像的图像相似度，计算目标图像与所有图谱图像的置信度矩阵,并根据置信度提取目标组织形态学特征向量；计算所述目标组织形态学特征向量的模；遍历数据集中的所有样本图像，直至所述目标组织形态学特征向量的模达到预设条件，得到训练完成的的分割模型； 利用训练完成的深度孪生网络，对脑组织区域分割后的目标图像进行病灶分割：获取多张脑组织图像，将其中的正常图像和病变图像作为样本，每张正常图像与其对应的病变图像之间的差异信息作为标签构建训练数据集；利用所述训练数据集训练深度孪生U型网络，直至其误差低于阈值且趋于稳定，得到训练完成的深度孪生U型网络。

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