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龙图腾网恭喜上海联影智能医疗科技有限公司申请的专利图像分割方法、系统、电子设备及存储介质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：CN112634277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202011606451.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权图像分割方法、系统、电子设备及存储介质是由陈冉;沈宏设计研发完成，并于2020-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种图像分割方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：获取医学图像；输入至图像分割模型中进行图像分割，得到分割结果；图像分割模型采用卷积神经网络模型训练得到；卷积神经网络模型包括依次连接的输入层、浅卷积层、多个纵向提取层、浅反卷积层和输出层；浅卷积层输出的特征信息的尺度为浅层特征尺度；卷积神经网络模型还包括至少一个纵向连接结构，每个纵向连接结构对应一个纵向提取层；每个纵向连接结构用于将所对应的纵向提取层输出的特征信息反卷积到浅层特征尺度后与浅卷积层输出的特征信息进行融合，并将融合的结果直接或间接作为浅反卷积层的输入。本发明充分融合浅层与深层的特征信息，提高图像分割准确率的降低计算量。

本发明授权图像分割方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割方法，其特征在于，所述图像分割方法包括：获取医学图像；将所述医学图像输入至图像分割模型中进行图像分割，得到分割结果；所述图像分割模型采用卷积神经网络模型训练得到；所述卷积神经网络模型包括依次连接的输入层、浅卷积层、多个纵向提取层、浅反卷积层和输出层；其中，所述浅卷积层输出的特征信息的尺度为浅层特征尺度；所述卷积神经网络模型还包括至少一个纵向连接结构，每个所述纵向连接结构对应一个所述纵向提取层；每个所述纵向连接结构用于将所对应的所述纵向提取层输出的特征信息反卷积到所述浅层特征尺度后与所述浅卷积层输出的特征信息进行融合，并将融合的结果直接或间接作为所述浅反卷积层的输入；所述纵向提取层包括首纵向提取层和尾纵向提取层；所述卷积神经网络为V字型或U字型的卷积神经网络；所述V字型或所述U字型的卷积神经网络模型包括依次连接的输入层、浅卷积层、多个卷积层、位于所述V字型或所述U字型底部的复合卷积层、多个反卷积层、浅反卷积层以及输出层，所述卷积层的数量和所述反卷积层的数量相同；其中，所述卷积层、所述反卷积层以及所述复合卷积层均为所述纵向提取层。

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