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龙图腾网获悉晓智未来(成都)科技有限公司申请的专利基于边缘计算的轻量化3D医学影像实时推理方法及系统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：CN120339267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510788224.1，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权基于边缘计算的轻量化3D医学影像实时推理方法及系统是由李佳琪设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的轻量化3D医学影像实时推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体公开了基于边缘计算的轻量化3D医学影像实时推理方法及系统，包括C++框架模型的搭建，各向异性检测及处理，分离低分辨率轴重采样，3D重采样，确定滑动窗口步长并生成权重图，利用轻量化学生模型进行预测，滑动窗口推理，图像后处理，经推理获得的预测分割图谱进行包括尺寸调整、体素连通和完整性补缺的处理，输出最终全局分割图谱的步骤。本发明采用轻量化学生模型替代传统nnUNet需5次模型推理，推理次数减少80%，单次推理时间显著缩短；同时，采用C++语言重构实现CUDA并行化，通过数据块提取、镜像变换与加权聚合算子的GPU加速，全流程性能较Python实现提升10倍以上。

本发明授权基于边缘计算的轻量化3D医学影像实时推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算的轻量化3D医学影像实时推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤STP100，C++框架模型的搭建，基于nnUNet模型建立5折教师模型和轻量化学生模型，利用5折教师模型对样本图像数据进行预测，并通过同时输出的Logits-P和特征图谱对轻量化学生模型做全局指导，直到轻量化学生模型的预测精度达到教师模型预测精度的预设值后，完成轻量化学生模型建立； 步骤STP200，各向异性检测及处理，对输入的3D医学图像进行各向异性检测，通过判断任一轴分辨率极值比率γ差异是否符合阈值，当比率γ＞时，则进行步骤STP300；当比率γ≤时，则进行步骤STP400重采样策略；其中，比率γ是图像体素在对应轴上最大值与最小值之比； 步骤STP300，分离低分辨率轴重采样，检查原始3D医学图像形状和目标3D医学图像形状是否一致，若一致，则执行步骤STP500，若不一致，则采用OpenCV对垂直于低分辨率轴的2D平面进行独立的插值法2D重采样，再在低分辨率轴方向上，对经过2D重采样的结果进行1D重采样,完成2D+1D重采样； 步骤STP400，3D重采样，先使用OpenCV函数对每个垂直于低分辨率轴的XY平面进行2D重采样，然后收集相同y,x位置的低分辨率轴像素组成1D线，再对这些1D线使用OpenCV的resize进行低分辨率轴方向的重采样； 步骤STP500，确定滑动窗口步长并生成权重图，利用窗口步长计算器，根据输入体积尺寸和块大小自动确定重叠步长，并利用高斯加权聚合器，使用预计算的3D高斯核进行权重分配生成权重图； 步骤STP600，利用轻量化学生模型进行预测，利用轻量化学生模型预测3D医学图像各体素点的概率分布Logits-C； 步骤STP700，滑动窗口推理，利用CUDA算子模块对输入的3D医学图像进行块提取、重叠滑动、增强、聚合和归一化处理，获得预测全局预测分割图谱； 步骤STP800，图像后处理，将步骤STP700经推理获得的预测分割图谱进行包括尺寸调整、体素连通和完整性补缺的处理，输出最终全局分割图谱。

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