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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种医学2D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：CN115690121B 。

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：202211236365.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种医学2D图像分割方法是由张文娟;骞爱荣;高硕;张浩;杨文辉;张家旗;姜山峰;余宏;徐梦蕾设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学2D图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学2D图像分割方法，包括如下步骤：步骤1，提取每个所述待处理图像的分层切片，并按训练集：验证集的比例为3:1的比例随机抽样构建数据集；步骤2，依次经过四次塔型空间注意力模块的特征提取，并同时保存第二次的提取结果作为低级特征；步骤3，通过总计四次上采样之后得到一个初级模糊分割特征步骤4，将步骤3中初级模糊分割特征和步骤2中的低级特征一并输入到模糊区域细化模块中，得到最终优化后的高精度分割图像。相比于现有技术，更加高效，分割区域更加完整，分割精度更高，为实际医学影像分析提供更精准的评估。

本发明授权一种医学2D图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种医学2D图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取多张待处理的分割图像，提取每个所述待处理图像的分层切片，进一步的剔除切片中的不含标签的样本，之后将切片进行汇总，并按训练集：验证集的比例为3:1的比例随机抽样构建数据集； 步骤2，将所述数据集输入到大卷积核的编码器—解码器网络中，依次经过四次塔型空间注意力模块的特征提取，并同时保存第二次的提取结果作为低级特征； 步骤3，将第四次提取的特征进行上采样，将每次上采样之后的特征与塔型空间注意力模块提取之后的特征进行特征融合，并将融合之后的特征进行下一次上采样，通过总计四次上采样之后得到一个初级模糊分割特征； 步骤4，将步骤3中初级模糊分割特征和步骤2中的低级特征一并输入到模糊区域细化模块中，得到最终优化后的高精度分割图像； 所述塔型空间注意力模块由四部分组成：第一部分是将所述数据集中的每一个数据按照通道划分，获得不同通道上的特征图，分别经过三个不同大小的卷积核获得不同尺度的特征图，再经过特征融合获得原始特征图；第二部分利用通道注意力模块获得不同尺度的特征权重；第三部分是利用Softmax对获得的权重进行重新校准，得到重新校准的特征权重；第四部分获得的原始特征图和特征权重乘以相应的元素，得到多尺度信息细化的特征； 所述模糊区域细化模块，针对每个像素x，根据置信度生成该像素的不确定度Ux，对该像素的不确定性进行定量表示；设计了残差结构Res来生成像素x邻域上的参考特征yix，yx＝{yix|i∈[1,L]}，L表示的是分割对象的个数；除此之外将像素x经过全局平均、全局最大池化处理生成局部参考特征localx，最后通过判断局部参考特征localx和参考特征yix的接近程度，若局部特征很接近参考特征yix，像素、被分类为目标i；参考特征yix是通过在小邻域Np内加权平均计算得到的， 公式2中Miq为对象i的原始分割掩码，localx为局部参考特征；q为邻域内的元素；Nx为像素x的小邻域； 具体是通过比较localx和yix之间的相似性来为每个像素、生成一个掩膜zix； zix＝sixReslocalx，yix3 公式3中，残差网络模块localx用来学习预测局部相似度；six＝maxq∈NxMix，是用来衡量细化机制的置信度分数，最终分割的函数为： Fix＝Mix+Uxzix4 公式4中Mix为对象i的原始分割掩码，Ux表示不确定度，zix表示根据相似性生成的掩膜。

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