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龙图腾网获悉核工业总医院申请的专利一种基于边缘区域动态融合的舌象分割识别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：CN121616832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610131293.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于边缘区域动态融合的舌象分割识别方法是由王勇飞;曹旭;栗先增;王平设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘区域动态融合的舌象分割识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘区域动态融合的舌象分割识别方法，涉及图像分割技术领域，其包括获取舌象图像；将舌象图像输入至舌象分割识别网络模型；通过舌象分割识别网络模型的主区域编码器从舌象图像提取得到主区域特征；利用主区域特征动态融合模块对主区域特征进行动态融合得到主区域动态特征和主区域特征动态融合特征；主区域特征和主区域特征动态融合特征按通道拼接后经卷积与主区域动态特征一同通过主图像分割器进行图像分割得到舌象分割结果。本发明可以实现对特殊舌象图像的精确分割识别，保证边缘区域无遗漏。

本发明授权一种基于边缘区域动态融合的舌象分割识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘区域动态融合的舌象分割识别方法，其特征在于，包括： 获取舌象图像； 将舌象图像输入至舌象分割识别网络模型； 通过舌象分割识别网络模型的主区域编码器由舌象图像提取得到主区域特征； 利用主区域特征动态融合模块对主区域特征进行动态融合得到主区域动态特征和主区域特征动态融合特征； 所述主区域特征中的最后一个特征和主区域特征动态融合特征按通道拼接后经卷积与主区域动态特征一同通过主图像分割器进行图像分割得到舌象分割结果； 所述舌象分割识别网络模型在预训练阶段还包括辅助区域编码器和边缘图像提取模块； 所述边缘图像提取模块用于使用梯度算子提取主图像、辅助图像的边缘图像对应得到主边缘图像、辅助边缘图像，其输出端与共享边缘编码器连接，所述共享边缘编码器用于提取主边缘图像、辅助边缘图像中的边缘特征对应得主边缘特征、辅助边缘特征； 所述辅助区域编码器用于对辅助图像进行特征提取得到辅助区域特征，其输出端与辅助区域特征动态融合模块的输入端连接，所述辅助区域特征动态融合模块用于对辅助区域特征进行动态融合得到辅助区域动态特征和辅助区域特征动态融合特征； 所述边缘图像提取模块、共享边缘编码器和辅助区域编码器的输出端均与辅助特征交叉融合模块的输入端连接，所述辅助边缘图像、最后一个辅助边缘特征、最后一个辅助区域特征和最后一个主边缘特征进行辅助特征交叉融合得到辅助特征交叉融合特征； 所述边缘图像提取模块、共享边缘编码器和主区域编码器的输出端均与主特征交叉融合模块的输入端连接，所述主边缘图像、最后一个主边缘特征、最后一个主区域特征和最后一个辅助边缘特征进行主特征交叉融合得到主特征交叉融合特征； 所述辅助区域编码器、辅助区域特征动态融合模块的输出端与辅助图像分割器连接，所述最后一个辅助区域特征和辅助区域特征动态融合特征按通道拼接后经卷积与辅助区域动态特征一同通过辅助图像分割器进行图像分割得到辅助图像分割结果； 所述主区域特征动态融合模块和辅助区域特征动态融合模块均包括多个处理线路，每条所述处理线路分别对应各个输入特征，其包括两条支线，其中一支线包括依次连接的特征内动态卷积单元和1×1卷积单元，另一支线包括依次连接的1×1卷积单元和特征间动态卷积单元，两条支线的输出合并后经上采样在通道维度上进行拼接并输出。

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