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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种医学图像分割方法、系统、设备及计算机可读介质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：CN115239950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210329207.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种医学图像分割方法、系统、设备及计算机可读介质是由高英;谢林森;蔡文天设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像分割方法、系统、设备及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学图像分割方法，包括：对原始的医学图像进行预处理；将预处理后的医学图像输入编码‑解码网络结构以提取图像特征；对编码‑解码网络结构中每个解码器阶段输出的图像特征进行处理，使除最深层的解码器阶段外的其他任一解码器阶段的图像特征均向所有更深层的解码器阶段的图像特征进行自蒸馏学习，计算密集模仿损失；根据编码‑解码网络结构中输出层的图像特征结合对应的激活函数，得到预测结果；根据预测结果结合目标掩膜计算损失，之后通过反向传播算法更新网络参数。本发明还公开了一种医学图像分割系统、设备及计算机可读介质。本发明能够在不增加或不明显增加参数的情况下有效提升医学图像分割网络的性能。

本发明授权一种医学图像分割方法、系统、设备及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像分割方法，其特征在于，包括： 对原始的医学图像进行预处理； 将预处理后的医学图像输入编码-解码网络结构以提取图像特征； 对所述编码-解码网络结构中每个解码器阶段输出的所述图像特征进行处理，使除最深层的解码器阶段外的其他任一解码器阶段的图像特征均向所有更深层的解码器阶段的图像特征进行自蒸馏学习，计算密集模仿损失；具体地，包括如下步骤：获取每个解码器阶段输出的图像特征；根据所述每个解码器阶段输出的图像特征，得到对应的特征图；在所有解码器阶段的任意两个特征图之间，以更深层解码器阶段对应的特征图作为标签，根据损失函数计算模仿损失；将所有模仿损失相加得到密集模仿损失；其中，所述解码器阶段包括由多个连续进行的多尺度特征提取方法组成的多尺度特征提取流程，所述多尺度特征提取方法包括如下步骤：通道拆分：将输入的图像特征分为多组，每一组的图像特征输入到不同的分支中；分支处理：输入到每一分支中的图像特征分别经过不同尺度的卷积特征提取处理并保持过程中特征通道数不变，不同的所述分支具有不同的池化大小；通道拼接：将不同分支输出的图像特征根据通道拼接得到拼接图像特征，所述拼接图像特征与所述输入的图像特征具备相等的通道数；将所述拼接图像特征与所述输入的图像特征进行逐通道逐像素相加，得到输出特征，并将其向后传递； 根据所述编码-解码网络结构中输出层的图像特征结合对应的激活函数，得到预测结果； 根据所述预测结果结合目标掩膜计算损失； 通过反向传播算法更新所述编码-解码网络结构的网络参数。

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