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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种引入先验信息与特征融合的脑组织图像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：CN116524285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310334760.5，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种引入先验信息与特征融合的脑组织图像分割方法是由刘玲慧;杨军设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种引入先验信息与特征融合的脑组织图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种引入先验信息与特征融合的脑组织图像分割方法，属于数字图像处理和模式识别领域。该方法包含如下步骤：预处理脑组织图像，将数据划分为训练集和验证集；通过密集连接模块和瓶颈模块提取数据块的特征；在每个主干网络的跳跃连接部分融合不同层级的编码阶段特征，并传递到解码层；使用残差连接模块和上采样构建解码层；使用三个主干网络分别分割三个脑组织，将三个分割结果作为先验信息，引入到网络中。本发明引入特征融合可以应对复杂结构的特征提取，引入先验信息可以使网络更关注易错区域，从而提高网络的分割精度。

本发明授权一种引入先验信息与特征融合的脑组织图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种引入先验信息与特征融合的脑组织图像分割方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、获取并预处理脑组织图像，将预处理后的图像分为训练集和验证集； S2、使用密集连接模块和瓶颈模块提取图像特征构建编码模块，并提取复杂的医学图像特征，主要包括： S21、使用密集连接模块和瓶颈模块对脑组织图像进行特征提取，得到64×64×64的抽象语义特征； S22、利用最大池化和下采样压缩步骤S21中的特征图； S23、重复步骤S21和S22，最终得到8×8×8的特征图； S3、将步骤S2中得到的图像特征输入跳跃连接中的特征融合模块，主要包括： S31、将前一层编码层的特征图经过下采样操作传递到当前编码层的跳跃连接阶段； S32、使用特征融合模块，融合当前编码层的特征图和经过步骤S31得到的特征图，并将融合后的特征图传递到解码层； S4、结合特征融合阶段的特征与上采样的特征，并使用残差连接模块搭建解码模块，主要包括： S41、将步骤S3得到的特征图与经过上采样操作后的特征图相加，每经过一次上采样图像尺寸放大两倍； S42、将步骤S41得到特征图传输至残差连接模块； S43、重复步骤S41和S42，直至特征图恢复到与输入图像尺寸相同； S5、将三个主干网络的分割结果作为先验信息，引入到网络，得到模型的分割结果，主要包括： S51、使用三个主干网络分别分割大脑图像中的不同组织； S52、将步骤S51得到的三个分割结果与原始输入图像进行拼接，并作为新的主干网络的输入，经过步骤S2～S4后得到U-Net模型的最终分割结果。

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