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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种图像分割模型的训练方法、分割方法及系统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：CN120451699B 。

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：202510408833.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图像分割模型的训练方法、分割方法及系统是由陈芷婷;白杰云设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割模型的训练方法、分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像分割模型的训练方法、分割方法及系统，其中，该训练方法获取冠状动脉的训练图像；通过第一分支网络和第二分支网络对所述训练图像进行双分支特征提取，得到第一分支网络输出的第一目标特征和第二分支网络输出的第二目标特征，所述第一分支网络的网络类型与所述第二分支网络的网络类型不同；对所述第一目标特征和所述第二目标特征进行分支特征融合处理，得到目标融合特征；根据所述目标融合特征，对初始化的图像分割模型进行参数更新，得到训练好的图像分割模型。该训练方法可以有效提高模型对冠状动脉图像的全局信息的捕获能力，有利于提高冠状动脉图像分割的分割效果。本发明涉及图像处理技术领域。

本发明授权一种图像分割模型的训练方法、分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取冠状动脉的训练图像； 通过第一分支网络和第二分支网络对所述训练图像进行双分支特征提取，得到所述第一分支网络输出的第一目标特征和所述第二分支网络输出的第二目标特征，所述第一分支网络的网络类型与所述第二分支网络的网络类型不同，所述第一分支网络用于提取所述训练图像的局部特征信息，所述第二分支网络用于提取所述训练图像的全局特征信息； 对所述第一目标特征和所述第二目标特征进行分支特征融合处理，得到目标融合特征； 根据所述目标融合特征，对初始化的图像分割模型进行参数更新，得到训练好的图像分割模型； 所述通过第一分支网络和第二分支网络对所述训练图像进行双分支特征提取，得到所述第一分支网络输出的第一目标特征和所述第二分支网络输出的第二目标特征，包括： 通过所述第一分支网络对所述训练图像进行局部特征提取，得到若干个特征层级不同的第一分支特征； 通过所述第二分支网络对所述训练图像进行全局特征提取，得到若干个特征层级不同的第二分支特征； 对每个第三分支特征和对应的第四分支特征进行层间特征融合，得到与每个特征层级对应的层间融合特征，所述第三分支特征为除最后一个特征层级的第一分支特征之外的任意一个第一分支特征，所述第四分支特征为与所述第三分支特征具有相同特征层级的第二分支特征； 根据最后一个特征层级的第一分支特征和所述训练图像，对所有所述层间融合特征进行多级跨层融合处理，得到所述第一目标特征； 根据最后一个特征层级的第二分支特征和所述训练图像，对所有所述层间融合特征进行多级跨层融合处理，得到所述第二目标特征。

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暨南大学，其通讯地址为：510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601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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