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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于深度神经网络的舌象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：CN116543150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310489876.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于深度神经网络的舌象分割方法是由文贵华;蔡文俊设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的舌象分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的舌象分割方法，包括获取目标舌头图像；将目标舌头图像输入至训练好的舌象分割网络模型中，输出舌象分割预测结果；舌象分割网络模型包括多空间全局特征学习网络子模型和特征通道差值引导全局修正模块。该方法实现了对舌象全局特征进行了多空间视角的学习，获得了丰富的舌象全局信息，提升了模型重建精度，以及对错误掩膜的修正能力，为舌象分割模型提供有效和准确的舌象全局特征信息，并且通过差值引导全局修正的方式对学习到的全局信息进行了有效利用，提升了舌象分割网络预测结果在舌象全局特性上的合理性。

本发明授权一种基于深度神经网络的舌象分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的舌象分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取目标舌头图像； 将所述目标舌头图像输入至训练好的舌象分割网络模型中，输出舌象分割预测结果；所述舌象分割网络模型包括多空间全局特征学习网络子模型和特征通道差值引导全局修正模块； 所述多空间全局特征学习网络子模型的训练过程包括如下步骤： P1、获取大量舌象的分割标签掩膜和缺陷标签掩膜； P2、对所述分割标签掩膜进行随机劣化处理； P3、采用第一神经网络编码器对随机劣化处理后的分割标签掩膜进行特征提取，获得缺陷特征向量、欧式全局特征向量和双曲全局特征向量； P4、通过第一神经网络解码器对所述缺陷特征向量、欧式全局特征向量和双曲全局特征向量进行解码处理，获得缺陷预测结果和重建预测结果； P5、对所述缺陷标签掩膜和所述缺陷预测结果之间的二值交叉熵损失进行最小化处理；以及对所述分割标签掩膜和所述缺陷预测结果之间的二值交叉熵损失进行最小化处理，基于此训练多空间全局特征学习网络子模型； 所述P3具体包括： 采用第一神经网络编码器对随机劣化处理后的分割标签掩膜进行特征提取，获得二维编码特征图； 通过缺陷信息解耦模块对所述二维编码特征图进行信息解耦以及向量化处理，获得缺陷信息向量和全局信息向量； 采用全连接层分别对所述缺陷信息向量和全局信息向量进行维度压缩处理，获得对应的缺陷特征向量和欧式全局特征向量； 对所述全局信息向量进行双曲嵌入处理并压缩，获得双曲全局特征向量。

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