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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利图像分割模型的生成及图像分割方法、装置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：CN120088795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510102850.0，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权图像分割模型的生成及图像分割方法、装置及电子设备是由陈亚雄;黄恩民;路雄博;熊盛武设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割模型的生成及图像分割方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了图像分割模型的生成及图像分割方法、装置及电子设备，属于医学图像处理和计算机视觉技术领域，其方法包括：构建初始模型，初始模型的结构依次包括：用于将医学图像转换为第一特征向量的图像表示模组、用于将医学文本转换为第二特征向量的文本表示模组、用于基于第一特征向量和第二特征向量对齐以获取文本增强特征的特征精细对齐模组，以及，用于基于文本增强特征获取预测结果并计算预测结果的损失函数值的掩码分割模组；基于获取的医学图像数据以及医学文本数据对初始模型进行训练，得到训练完备的图像分割模型。本发明有效地解决了现有技术图像分割性能不佳的技术问题。

本发明授权图像分割模型的生成及图像分割方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型的生成方法，其特征在于，包括： 构建初始模型，初始模型的结构依次包括：用于将医学图像转换为第一特征向量的图像表示模组、用于将医学文本转换为第二特征向量的文本表示模组、用于基于第一特征向量和第二特征向量对齐以获取文本增强特征的特征精细对齐模组，以及，用于基于文本增强特征获取预测结果并计算预测结果的损失函数值的掩码分割模组，所述图像表示模组包括：若干个下采样卷积模块；其中，所述下采样卷积模块包括：最大池化层、卷积层、归一化模块以及激活层；所述文本表示模组包括：线性层、激活层以及基于所述医学文本数据和医学词汇表预训练的BERT模型，其中，所述医学词汇表包括：医学词汇以及对应的索引值；所述特征精细对齐模组包括：均由平均池化层以及Sigmoid函数构成的尺度注意力模块以及空间注意力模块；所述掩码分割模组包括：上采样卷积模块以及预设的损失函数； 基于获取的医学图像数据以及医学文本数据对初始模型进行训练，得到训练完备的图像分割模型； 其中，特征精细对齐模组在尺度层面和空间层面上对所述第一特征向量和第二特征向量进行对齐，得到所述文本增强特征，包括： 基于所述平均池化层计算所述第一特征向量和第二特征向量的第一相似度； 基于所述Sigmoid函数和所述第一相似度生成第一注意力权重，并基于所述第一注意力权重和第一特征向量生成在尺度层面上增强的第三特征向量； 基于所述平均池化层计算所述第三特征向量和第二特征向量之间的第二相似度； 基于所述Sigmoid函数和所述第二相似度生成第二注意力权重，并基于所述第二注意力权重和第一特征向量生成在尺度层面和空间层面上增强的文本增强特征。

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