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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种神经外科显微手术图像中血管与神经的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：CN115311249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211039882.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种神经外科显微手术图像中血管与神经的分割方法是由孙海江;白瑞峰;江山设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经外科显微手术图像中血管与神经的分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种神经外科显微手术图像中血管与神经的分割方法，包括步骤：将神经外科显微手术视频转换为24位真彩色图像；标注分割标签，得到数据集；对数据集进行数据增强；将数据增强后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；将基础网络FastFCN中的主干网络Resnet101换为改进的Xception_D，得到改进后的FastFCN网络模型；对改进后的FastFCN网络模型进行训练，保存最优模型，完成最优模型的网络测试，测试后的最优模型用于对图像中的血管与神经进行分割，得到对应的图像分割结果图。本发明能够实现在手术过程中准确分割血管与神经的功能，减少医生在手术中花费的时间和精力，提高手术效率。

本发明授权一种神经外科显微手术图像中血管与神经的分割方法在权利要求书中公布了：1.一种神经外科显微手术图像中血管与神经的分割方法，其特征在于，包括以下步骤： a获取手术显微镜采集的神经外科显微手术视频，并将所述神经外科显微手术视频转换为24位真彩色图像； b将每一幅图像标注血管和神经的分割标签，得到神经外科显微手术图像数据集； c对所述神经外科显微手术图像数据集进行数据增强； d对数据增强后的神经外科显微手术图像数据集进行数据集划分，划分为训练集、验证集和测试集； e将基础网络FastFCN中的主干网络Resnet101换为改进的Xception_D，得到改进后的FastFCN网络模型，其中改进的Xception_D为在Xception_65的输入流、中间流和输出流中分别加入特征蒸馏模块后得到的网络，所述特征蒸馏模块包括1个3×3深度可分离卷积层、2个标准1×1卷积层、2个浅残差块以及1个负责融合来自1×1卷积层和浅残差块特征的连接层，所述浅残差块包括3×3卷积层、跳跃连接和激活单元； f利用所述训练集对改进后的FastFCN网络模型进行训练，保存在验证集上性能最优的模型为最优模型，并利用所述测试集完成最优模型的网络测试，测试后的最优模型用于神经外科显微手术图像中血管与神经的分割，得到神经外科显微手术图像分割结果图。

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