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龙图腾网获悉福建理工大学申请的专利基于U型结构的二维医学图像分割网络及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：CN117237622B 。

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：202310952310.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于U型结构的二维医学图像分割网络及方法是由蔡思静;肖宇伟;汪严昱;蒋煜煜;周光明;曾健设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于U型结构的二维医学图像分割网络及方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于U型结构的二维医学图像分割网络及方法，将医学图像输入到特征编码器模块，利用预训练ResNet‑18获取输入图像丰富且复杂的特征，加快网络的收敛速度；将特征编码器模块提取得到的特征图输入到多感受野提取模块提取不同感受野的语义信息，利用上下文信息生成高级特征图；高级特征图经过SE模块后进入特征解码器模块；其中，SE模块针对不同通道对分割任务的不同贡献，对其分配不同的权重使网络专注于输入的特定部分；特征解码器解码后输出最终预测分割图。本发明有效提升二维医学图像的分割效果。

本发明授权基于U型结构的二维医学图像分割网络及方法在权利要求书中公布了：1.基于U型结构的二维医学图像分割网络，其特征在于：其包括以下模块； 特征编码器模块：采用预训练的ResNet-18作为编码器增加了网络的深度，同时分支采用shortcut机制避免梯度消失并加速网络收敛，下采样使用了最大池化和跨步卷积来减小图像的尺寸； 多感受野提取模块：用于提取不同感受野的语义信息，并生成更多高级特征图，集成编码器-解码器结构，对于编码部分的输出特征图可以捕获上下文信息，加强对全局信息的利用；多感受野提取模块包括4个级联分支，其中单个3x3卷积支路和平均池化Avgpooling支路用来提取相同感受野下的不同特征信息，对应的感受野均为3；另外两个支路用于提取不同尺度的特征，其中一个支路用两个3x3的卷积来提取特征；另一支路采用扩张率为1、2、3的空洞卷积，以增大卷积感受野的同时不引入额外的参数，并且应用到感受野内的每个像素点；4个级联分支得到的特征图与输入特征图相加； 多感受野提取模块的表达公式如下： output·表示输出特征图，x表示输入特征图，Fi·表示第i分支的输出； 特征解码器模块：对得到的高级特征图进行解码，恢复到初始图像的大小；其中采用SE模块针对不同通道对于分割任务的不同贡献分配对应的权重让网络关注特定的输入部分；特征解码器模块具有5层，在前4层中的每层包括1个反卷积、1个SE模块和2个3x3的卷积；第5层包括1个反卷积、1个3x3的卷积和1个1x1的卷积组成；特征图输入到SE模块中，通过全局平均池化和全连接层后得到一个通道权重，通道权重与特征图相乘得到一个新的特征图。

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福建理工大学，其通讯地址为：350000 福建省福州市闽侯县上街镇学府南路69号；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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