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龙图腾网获悉深圳市联影高端医疗装备创新研究院申请的专利一种图像分割方法、装置、设备及存储介质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：CN112614144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202011613841.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种图像分割方法、装置、设备及存储介质是由林逢雨设计研发完成，并于2020-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种图像分割方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待分割的目标图像；将所述目标图像输入到预先训练完成的目标神经网络模型中，得到输出的与所述目标图像对应的分割结果；其中，所述目标神经网络模型是基于标准分割图像和标准勾画信息训练得到的，其中，所述标准勾画信息用于表征所述标准分割图像中的图像分割单元在至少一个维度方向上的定位信息。本发明实施例通过基于标准分割图像和标准勾画信息对神经网络模型进行训练，解决了现有神经网络模型图像分割效果不佳的问题，使得神经网络模型在对图像进行分割时，不仅关注于图像中的视觉特征信息还可以关注于图像中的各向异性信息，从而提高了图像分割的精确度。

本发明授权一种图像分割方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割的目标图像； 将所述目标图像输入到预先训练完成的目标神经网络模型中，得到输出的与所述目标图像对应的分割结果； 其中，所述目标神经网络模型是基于标准分割图像和标准勾画信息训练得到的，其中，所述标准勾画信息用于表征所述标准分割图像中的图像分割单元在至少一个维度方向上的定位信息； 所述标准分割图像包括训练标准分割图像，所述标准勾画信息包括训练标准勾画信息，相应的，所述目标神经网络模型的训练方法包括： 获取训练集中的待训练图像和测试集中的待测试图像； 将所述待训练图像输入到初始神经网络模型中，基于训练标准分割图像、训练标准勾画信息、所述初始神经网络模型输出的训练预测分割图像和训练预测勾画信息对所述初始神经网络模型进行迭代训练，得到至少一个中间神经网络模型； 将所述待测试图像输入到各所述中间神经网络模型中，基于输出的测试预测分割图像确定各所述中间神经网络模型分别对应的评价结果； 将评价结果满足预设评价标准的中间神经网络模型作为目标神经网络模型； 所述方法还包括： 获取训练标准分割图像，基于所述训练标准分割图像中的图像单元在至少两个维度方向上的图像单元尺寸，将各维度方向上的图像单元尺寸进行比较，确定图像单元尺寸最大的维度方向为各向异性度最高的目标维度方向； 获取所述训练标准分割图像中的图像分割单元在所述目标维度方向上的定位信息，并基于所述定位信息生成训练标准勾画信息。

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