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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种医学图像分割系统及通用型高效医学图像分割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：CN117274279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311273415.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种医学图像分割系统及通用型高效医学图像分割方法是由张媛媛;韩子逸;刘琳;王淑栋设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像分割系统及通用型高效医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学图像分割系统及通用型高效医学图像分割方法。医学图像分割系统包括多层编码器和多层解码器，在该系统的基础上，设计了一种通用型高效医学图像分割方法，该方法通过对输入的医学图像进行图像编码、对语义信息进行特征聚合、解码器通过选择性内核操作自动学习选择利用有用的特征且抑制不相关的特征、空洞空间卷积池化金字塔对有利特征进行最后捕获等处理，实现了对不同病灶区域的高精度识别和分割。本发明的技术方案充分利用医学图像中的语义特征进行有效提取，并根据不同数据的特点自适应选择不同的感受野进行解码，可以有效提高医学图像的分割性能。

本发明授权一种医学图像分割系统及通用型高效医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种通用型高效医学图像分割方法，其特征在于，图像分割方法包括如下步骤： 步骤1：输入的医学图像通过一次新型残差连接操作和卷积实现的下采样操作实现图像编码，得到双分支编码器第一层的语义信息输出和，表示第一分支第一层的输出，表示第二分支第一层的输出，两者相等，表示为统一的形式； 步骤2：将步骤1中第二分支第一层编码器的语义信息输出通过新型残差连接操作和卷积实现的下采样操作可得第二层编码器的输出，然后将得到输出通过类似的上述操作，得到第三层编码器输出，依次执行，直到计算出第层编码器的输出； 步骤3：将步骤1中的第一分支第一层的语义信息输出通过1次新型残差连接操作和卷积实现的下采样操作得到，尺寸大小和通道数与第二分支第层编码器输出一致； 步骤4：将步骤3中得到的通过选择性内核操作得到； 步骤5：将步骤2中的三者分别通过双线性插值操作、不操作、不重叠的最大池化操作实现三者维度的统一，然后执行拼接操作，再依次通过卷积、批处理归一化层和非线性整流线性单元激活函数得到特征聚合后的语义信息，之后与同时通过软注意力模块生成一个门控信号，从而控制特征在不同空间位置的重要性，然后通过选择性内核操作得到倒数第二层解码器的输出； 步骤6：将步骤2中的与三者分别通过双线性插值操作、不操作、不重叠的最大池化操作实现三者维度的统一，然后执行拼接操作，再依次通过卷积、批处理归一化层和非线性整流线性单元激活函数得到特征聚合后的语义信息，之后通过选择性内核操作得到第层解码器的输出； 步骤7：令，重复执行步骤六，直到，依次得到第层解码器的输出； 步骤8：将第2层解码器的输出通过双线性插值操作，再与步骤1中的语义信息两者执行拼接操作，然后依次通过卷积、批处理归一化层和非线性整流线性单元激活函数得到特征聚合后的语义信息，也就是第1层解码器的输出； 步骤9：将步骤8中的第1层解码器的输出通过空洞空间卷积池化金字塔，使得对有利特征进行最后捕获操作，实现对医学图像的分割； 步骤1中所述新型残差连接操作的步骤如下： 步骤a：初始输入数据依次进行两组内核大小为3*3的卷积操作、批处理归一化层和非线性整流线性单元激活函数，得到输出； 步骤b：将步骤a中的输出与初始输入数据进行3*3大小的卷积操作后的输出实施残差连接，使得初始输入数据的特征映射添加到步骤a的输出中，得到合并的特征映射； 步骤c：将步骤b中合并的特征映射通过挤压和激励模块重新校准特征映射，传入到下一层解码器块。

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