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龙图腾网获悉北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌申请的专利基于深度学习的膝关节图像分割方法、系统及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：CN116486429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310117775.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于深度学习的膝关节图像分割方法、系统及电子设备是由张逸凌;刘星宇设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的膝关节图像分割方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的膝关节图像分割方法、系统及电子设备，所述方法包括：将待分割膝关节图像输入到膝关节图像分割模型，得到所述膝关节图像分割模型输出的膝关节分割图像；所述膝关节图像分割模型包括多层网络和空间通道双注意力模块，所述多层网络包括至少一层目标层，所述目标层是基于编解码网络和注意力门神经网络构建的。本发明可以利用膝关节图像分割模型有效地学习到待分割膝关节图像中的各类细节特征，获得高精度的膝关节分割图像，可以很好地完成图像分割任务，提高了分割结果的准确性，针对膝关节细节特征丰富的情形，也可以获得高精度的图像分割效果。

本发明授权基于深度学习的膝关节图像分割方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的膝关节图像分割方法，其特征在于，包括： 将待分割膝关节图像输入到膝关节图像分割模型，得到所述膝关节图像分割模型输出的膝关节分割图像； 所述膝关节图像分割模型包括多层网络和空间通道双注意力模块，所述多层网络包括至少一层目标层，所述目标层是基于编解码网络和注意力门神经网络构建的； 所述注意力门神经网络用于对所述目标层的编码图像和所述目标层的下一层的解码图像进行特征融合，生成第一特征融合图像；所述目标层的编码图像是基于所述待分割膝关节图像确定的； 所述空间通道双注意力模块用于对目标特征拼接图像进行通道注意力特征和空间注意力特征的融合，得到所述膝关节分割图像；所述目标特征拼接图像通过对各目标层输出的第二特征融合图像进行Concat处理得到，或对各目标层的第二特征融合图像、第一层的解码图像及最后一层的解码图像进行特征拼接Concat操作得到；所述目标层的第二特征融合图像是基于所述目标层的第一特征融合图像和所述目标层的下一层的解码图像确定的。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌，其通讯地址为：100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南路2号院1号楼22层2201(北京自贸试验区高端产业区亦庄组团)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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