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龙图腾网获悉北京大顶前沿医疗科技有限公司申请的专利基于动态卷积长短时记忆模块的骨盆骨折影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：CN120219403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510299155.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于动态卷积长短时记忆模块的骨盆骨折影像分割方法是由句福娇;朱剑宇;刘萨恩设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态卷积长短时记忆模块的骨盆骨折影像分割方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于动态卷积长短时记忆模块的骨盆骨折影像分割方法，涉及医学图像分割技术领域，解决了目前对骨盆骨折CT影像的分割效率较低的技术问题。该方法包括：利用指定解剖分割网络从骨盆CT扫描数据中提取骨盆骨骼；利用包含有动态卷积长短时记忆模块的骨折分割网络对骨盆骨骼中每个骨盆区域内的骨碎片进行图像分割，在图像分割过程中通过动态卷积长短时记忆模块集成多尺度上下文特征并捕获空间和通道依赖关系，以在处理层中利用动态权重方法完成特征融合，最终通过骨折分割网络的图像分割过程得到骨盆CT扫描数据中目标骨骼的关键骨折碎片；骨折分割网络包含编码器、解码器以及瓶颈层，瓶颈层包含动态卷积长短时记忆模块。

本发明授权基于动态卷积长短时记忆模块的骨盆骨折影像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态卷积长短时记忆模块的骨盆骨折影像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分割处理的骨盆CT扫描数据； 利用指定解剖分割网络从所述骨盆CT扫描数据中提取骨盆骨骼；其中，所述指定解剖分割网络为优化后的级联3Dnn-Unet架构，所述级联3Dnn-Unet架构是通过利用正常骨盆CT图像数据集进行预训练并对骨折骨盆数据集进行调整而生成； 利用包含有动态卷积长短时记忆模块的骨折分割网络对所述骨盆骨骼中每个骨盆区域内的骨碎片进行图像分割，在图像分割过程中通过所述动态卷积长短时记忆模块集成多尺度上下文特征并捕获空间和通道依赖关系，以在处理层中利用动态权重方法完成特征融合，最终通过所述骨折分割网络的所述图像分割过程得到所述骨盆CT扫描数据中目标骨骼的关键骨折碎片；其中，所述骨折分割网络包含编码器、解码器以及瓶颈层，所述瓶颈层包含所述动态卷积长短时记忆模块； 所述通过所述动态卷积长短时记忆模块集成多尺度上下文特征并捕获空间和通道依赖关系，以在处理层中利用动态权重方法完成特征融合，包括： 对输入张量的原始输入维度进行初始维度扩展，并基于扩展后的维度利用因果卷积层进行高维特征提取，得到特征提取结果；其中，所述因果卷积层在序列上利用空间滤波器； 通过并行路径利用共享线性投影的方式将所述特征提取结果转换为查询数据、键数据和目标值，并对所述查询数据、所述键数据和所述目标值的张量进行处理，生成具有上下文感知的目标特征图；其中，所述并行路径对应的多个路径包含因果卷积路径和矩阵长短时记忆路径； 基于所述目标特征图利用可学习的残差连接方式进行多路径输出的特征融合，得到融合后特征；其中，所述多路径输出对应的多个路径包含所述因果卷积路径和矩阵长短时记忆路径； 基于从所述初始维度扩展中得到的额外特征，通过动态加权方式对所述融合后特征进行缩放，得到缩放结果，并将所述缩放结果投影至所述原始输入维度，得到所述动态卷积长短时记忆模块的输出数据。

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