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龙图腾网获悉皖南医学院申请的专利用于医学图像分割的自适应梯度保持特征传播网络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：CN120411519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510544403.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权用于医学图像分割的自适应梯度保持特征传播网络方法是由杨利;周美华;昌杰;吴新丽设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于医学图像分割的自适应梯度保持特征传播网络方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及用于医学图像分割的自适应梯度保持特征传播网络方法，构建自适应梯度保持特征传播网络，将自适应梯度保持特征传播网络引入医学图像分割模型，然后获取医学图像，通过预处理得到图像集，再对引入自适应梯度保持特征传播网络的医学图像分割模型进行训练。训练完成后，将待分割医学图像输入训练后的医学图像分割模型进行图像分割，所述自适应梯度保持特征传播网络在网络的不同层利用该层的梯度范数计算相应层的计算动态梯度权重，进而实现对特征的自适应调整，从而在不同深度动态调整梯度传播策略。本发明能基于梯度信息动态调整特征通道的重要性，有效优化了深度神经网络的梯度流，使浅层特征学习更加稳定。

本发明授权用于医学图像分割的自适应梯度保持特征传播网络方法在权利要求书中公布了：1.用于医学图像分割的自适应梯度保持特征传播网络方法，其特征在于：构建自适应梯度保持特征传播网络，将自适应梯度保持特征传播网络引入医学图像分割模型，然后获取医学图像，通过预处理得到图像集，再对引入自适应梯度保持特征传播网络的医学图像分割模型进行训练；训练完成后，将待分割医学图像输入训练后的医学图像分割模型进行图像分割，所述自适应梯度保持特征传播网络在网络的不同层利用该层的梯度范数计算相应层的计算动态梯度权重，进而实现对特征的自适应调整，从而在不同深度动态调整梯度传播策略； 在自适应梯度保持特征传播网络中，定义输入第l层的特征图在网络第l层的梯度范数，计算式为：，其中表示网络第l层的输出； 然后，计算动态梯度权重，用于调整特征传播的梯度贡献；动态梯度权重的计算式为： 其中，和分别表示在网络第1层的梯度权重和偏置项，为Sigmoid激活函数，用于将梯度权重映射到0,1的范围； 利用动态梯度权重进行上下层的特征融合，实现自适应调整，最终，自适应调整后的特征传输如下：，其中，通过动态梯度权重，将第l层和第l1层的特征融合，得到网络第l层调整后的特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人皖南医学院，其通讯地址为：241000 安徽省芜湖市弋江区文昌西路22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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