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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于U型大核深度卷积网络的三维医学图像分割方法及装置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：CN119600037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411748445.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于U型大核深度卷积网络的三维医学图像分割方法及装置是由李伟生;慈君童设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U型大核深度卷积网络的三维医学图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于U型大核深度卷积网络的三维医学图像分割方法及装置，包括：获取三维医学图像，将三维医学图像输入图像分割模型，得到分割结果；其中，所述图像分割模型包括：大核深度卷积、特征提取支路和特征解码支路；所述特征提取支路包括：4个级联的特征提取阶段；所述大核深度卷积用于将三维医学图像缩小得特定分辨率得到初始特征f0；将初始特征f0输入4个级联的特征提取阶段依次进行特征提取，得到尺度由大到小的高级特征f1～f4；将初始特征f0和高级特征f1～f4通过特征解码支路解码到与输入三维医学图像相同大小得到融合特征F1；将三维医学图像通过一个Res块进行残差卷积得到融合特征F2；通过将融合特征F1和融合特征F2进行拼接得到特征F3，将特征F3输入带有softmax激活函数的1×1×1的卷积层预测得到最终的分割结果，提高分割效果。

本发明授权一种基于U型大核深度卷积网络的三维医学图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于U型大核深度卷积网络的三维医学图像分割方法，其特征在于，包括：获取三维医学图像，将三维医学图像输入图像分割模型，得到分割结果；其中，所述图像分割模型包括：大核深度卷积、特征提取支路和特征解码支路；所述特征提取支路包括：4个级联的特征提取阶段；所述大核深度卷积用于将三维医学图像缩小到特定分辨率得到初始特征f0；将初始特征f0输入4个级联的特征提取阶段依次进行特征提取，得到尺度由大到小的高级特征f1~f4；将初始特征f0和高级特征f1~f4通过特征解码支路解码到与输入三维医学图像相同大小得到融合特征F1；将三维医学图像通过一个Res块进行残差卷积得到融合特征F2；通过将融合特征F1和融合特征F2进行拼接得到特征F3，将特征F3输入带有softmax激活函数的的卷积层预测得到最终的分割结果；所述大核深度卷积采用尺寸为7×7×7，padding为3的三维卷积将输入的三维医学图像的分辨率将为原来的一半；在特征提取支路的每个特征提取阶段均采用串联的UL模块和下采样层对输入特征进行提取，在下采样层将输入特征的分辨率降低为原来的12；其中，UL模块包括：两个级联的特征提取模块；每个特征提取模块包括串联的第一层归一化层、大核深度卷积模块、第一高斯误差线性单元激活函数、第二层归一化层、三维图像稀疏多层感知机层和第二高斯误差线性单元激活函数；所述第一层归一化层的输入特征和第一高斯误差线性单元激活函数的输出特征进行特征相加得到第二层归一化层的输入特征；所述第二层归一化层的输入特征和第二高斯误差线性单元激活函数的输出特征进行特征相加得到特征提取模块的输出特征；所述大核深度卷积模块包括：尺寸为9×9×9的三维卷积、7×7×7的三维卷积、5×5×5的三维卷积、3×3×3的三维卷积和线性层；尺寸为9×9×9的三维卷积、7×7×7的三维卷积、5×5×5的三维卷积和3×3×3的三维卷积分别用于对输入特征图进行特征提取，每个三维卷积核将输入特征图的分辨率降为原来的12；9×9×9的三维卷积、7×7×7的三维卷积、5×5×5的三维卷积和3×3×3的三维卷积的输出特征进行拼接得到特征Y0，所述线性层用于将特征Y0进行线性映射将输入特征Y0的多通道映射为单通道得到输出特征。

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