上海人工智能创新中心黄子炎获国家专利权
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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利医学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：CN116664827B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310389836.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权医学图像分割方法是由黄子炎;王皓宇;邓重英;叶锦;何军军;乔宇设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种医学图像分割方法，包括：基于nnU‑Net框架优化基础卷积模块和模型结构，以进行参数扩展，得到可扩展的医学图像分割模型；使用医学图像数据集对医学图像分割模型进行预训练，以提高医学图像分割模型的泛化能力、性能和迁移能力，以进行不同类型和来源的医学图像分割任务。
本发明授权医学图像分割方法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： 基于nnU-Net框架优化基础卷积模块和模型结构，以进行参数扩展，并得到可扩展的医学图像分割模型；以及 使用医学图像数据集对医学图像分割模型进行预训练，以提高医学图像分割模型的泛化能力、性能和迁移能力，以进行不同类型和来源的医学图像分割任务； 其中基于nnU-Net框架优化基础卷积模块和模型结构包括：对nnU-Net框架的基本模块进行修改，包括引入残差连接、调整下采样模块和更改上采样操作； 在除第一分辨率阶段外的每个编码器阶段开始时引入一个下采样模块，并在其后添加若干个残差块；以及 采用插值操作替换原本的转置卷积操作，以避免跨任务迁移时的权重不匹配问题，其中使用最近邻插值跟步长为1的1×1×1卷积来一起替换转置卷积； 其中该方法还包括：进行可扩展的网络结构设计，包括： 在STU-Net的基础上进行深度扩展和宽度扩展以实现不同规模的网络结构；以及 保持模型的对称性，在每个分辨率阶段中同时扩展编码器和解码器的深度和宽度。
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