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龙图腾网获悉创新工场(北京)企业管理股份有限公司申请的专利基于深度学习的图像分割处理方法及其系统、电子设备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：CN112102328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：201910528368.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习的图像分割处理方法及其系统、电子设备是由王立新;罗杰坚;张晓璐设计研发完成，并于2019-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的图像分割处理方法及其系统、电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于深度学习的图像分割处理方法及其系统、电子设备，其可用于对将待处理图像进行子图切分后，利用包含目标对象的子图训练一子图精细分割模型，重复训练直至子图精细分割模型达到预设分割指标后，对包含目标对象的子图进行分割，可获得与子图对应的子图掩码，最后再基于子图坐标进行子图掩码拼接，以获得待处理图像的分割结果。上述的基于深度学习的图像分割处理方法通过子图切割方式，从宏观到微观分析方式，在迭代式视野聚焦的过程中，可以实现迁移学习，降低网络训练时间，提高分割精度。本发明可广泛适用于多目标对象具有多尺度和或原始图像分辨率高但目标对象占比小的图像分割处理中，特别适用于医学影像的分割任务。

本发明授权基于深度学习的图像分割处理方法及其系统、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的图像分割处理方法，其特征在于：其包括以下步骤： 步骤S1：提供具有至少一目标对象的待处理图像，对待处理图像进行子图切分，以获得包含目标对象的子图及其子图坐标； 步骤S2，获取一子图精细分割模型并初始化所述子图精细分割模型中涉及的变量，所述子图精细分割模型涉及的变量包括裁剪系数、分割指标系数、训练次数、网络参数的组合，其中，裁剪系数的大小反映裁剪所获得的图像的大小，分割指标系数表示为： 预测分割区域面积及真实分割区域面积分别表示为基于当前裁剪系数进行预测的分割区域面积及真实的分割区域面积，将所述包含目标对象的子图作为训练数据，每次训练开始时，更新变量并使用裁剪版的图像和掩码训练所述子图精细分割模型，在训练过程中，裁剪系数随训练次数增加而减小，裁剪版的图像和掩码的边长随着裁剪系数变化而缩短，重复训练直至子图精细分割模型达到预设分割指标后，对包含目标对象的子图进行分割，得到该子图对应的子图掩码，所述预设分割指标包括当次训练的次数等于最大训练次数或当次训练的分割指标系数小于上一次训练的分割指标系数；及 步骤S3，结合子图坐标与子图掩码，进行子图掩码拼接，以获得待处理图像的分割结果。

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