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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利利用特征相似性引导分割的图像分割方法、系统及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：CN115880308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211574610.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权利用特征相似性引导分割的图像分割方法、系统及设备是由许永超;汪思琪设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用特征相似性引导分割的图像分割方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用特征相似性引导分割的图像分割方法、系统及设备，通过获取医学图像，采用基于UNet的神经网络模型获得分割结果图像；其中，基于UNet的神经网络模型是训练好的基于UNet的神经网络模型，训练过程中首先使用标签训练基于UNet的重建网络模型；然后训练基于UNet的分割网络模型，得到分割结果，利用第一阶段的重建网络模型得到分割结果与其对应标签的特征相似性，最后使用该相似性引导基于UNet的分割网络模型获得更为精确的分割结果。本申请采用基于UNet的神经网络模型对医学图像进行分割，经过特征相似性的引导后，在不增加测试时间的情况下显著提高了对医学图像的分割效果，同时显著提高了神经网络的泛化能力。

本发明授权利用特征相似性引导分割的图像分割方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种利用特征相似性引导分割的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取医学图像； 步骤2：采用基于UNet的神经网络模型获得分割结果图像； 所述基于UNet的神经网络模型，包括图像下采样编码器、同层融合模块、用于预测分割结果的特征上采样解码器和用于预测相似性的特征上采样解码器； 所述图像下采样编码器，包括串联设置的5个阶段卷积模块，其中每个阶段的卷积模块包括串联设置的两个卷积层，两个卷积层的卷积核大小均为3，步长为1，每层卷积后均依次加入归一化层和激活层； 所述用于预测分割结果的特征上采样编码器，包括串联设置的4个阶段卷积模块和一个用于结果输出的卷积层，其中每个阶段的卷积模块包括串联设置的一个上采样模块和一个卷积模块；所述上采样模块结构依次为双线性差值上采样层、卷积层、归一化层和激活层，其中卷积层的卷积核大小为3，步长为1，每层卷积后均依次加入归一化层和激活层；所述卷积模块包括串联设置的两个卷积层，两个卷积层的卷积核大小均为3，步长为1，每层卷积后均依次加入归一化层和激活层；所述用于结果输出的卷积层的卷积核大小为1，步长为1； 所述用于预测相似性的特征上采样解码器，包括串联设置的4个阶段卷积模块和一个用于结果输出的卷积层，其中每个阶段的卷积模块包括串联设置的一个上采样模块和一个卷积模块；所述上采样模块结构依次为双线性差值上采样层、卷积层、归一化层和激活层，其中卷积层的卷积核大小为3，步长为1，每层卷积后均依次加入归一化层和激活层；所述卷积模块包括串联设置的两个卷积层，两个卷积层的卷积核大小均为3，步长为1，每层卷积后均依次加入归一化层和激活层；所述用于结果输出的卷积层的卷积核大小为1，步长为1； 所述同层融合模块，用于对所述图像下采样编码器前4个阶段卷积模块的输出特征F1、F2、F3、F4分别与用于预测分割结果的特征上采样编码器每个阶段卷积模块的输出特征G1、G2、G3、G4按照G4、G3、G2、G1的顺序进行拼接操作。

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