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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种腹腔镜图像分割方法、系统及计算机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：CN115984289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211574823.6，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种腹腔镜图像分割方法、系统及计算机存储介质是由丁松涛;王红玉;李鑫雨;蔡亦设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种腹腔镜图像分割方法、系统及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种腹腔镜图像分割方法、系统及计算机存储介质，方法包括：获取腹腔镜图像；将腹腔镜图像输入分割模型，获得相应的分割图；分割模型对腹腔镜图像的分割方法包括：提取腹腔镜图像的层次语义特征和空间细节特征；将层次语义特征和空间细节特征进行融合，获得相关性预测矩阵；利用相关性预测矩阵对层次语义特征和空间细节特征融合后的融合特征进行优化，获得优化特征图；对优化特征图进行语义分割，获得分割图。本申请采用双路径特征提取技术解决了单路径网络的信息丢失问题，并采用上下文信息引导技术对类别相关性进行建模，并利用这些信息对双路径提取的特征进行优化，提高了腹腔镜图像的分割精度，特别适用于腹腔镜图像的分割。

本发明授权一种腹腔镜图像分割方法、系统及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种腹腔镜图像分割方法，其特征在于，包括： 获取腹腔镜图像； 将所述腹腔镜图像输入分割模型，获得相应的分割图； 所述分割模型对所述腹腔镜图像的分割方法包括： 提取所述腹腔镜图像的层次语义特征和空间细节特征； 将所述层次语义特征和空间细节特征进行融合，获得相关性预测矩阵； 利用所述相关性预测矩阵对所述层次语义特征和空间细节特征融合后的融合特征进行优化，获得优化特征图； 对所述优化特征图进行语义分割，获得所述分割图； 所述提取所述腹腔镜图像的层次语义特征和空间细节特征，包括： 在主路径P1上通过下采样操作提取所述腹腔镜图像的层次语义特征； 在辅助路径P2上通过卷积运算和批量归一化运算提取所述腹腔镜图像的空间细节特征； 在将所述腹腔镜图像分别输入所述主路径P1和辅助路径P2之前，还包括： 采用卷积模块对所述腹腔镜图像进行卷积处理，获得特征图，将所述特征图分别输入所述主路径P1和辅助路径P2； 所述主路径P1具有四层，依次为L1、L2、L3和L4，所述辅助路径P2也具有四层，依次为A1、A2、A3和A4，所述L1-L3依次对所述特征图进行步长为2的卷积处理，所述L4对所述L3输出的特征图进行插值处理，获得的特征图与所述卷积模块输出的特征图的分辨率相同；所述A1-A3依次对所述特征图进行步长为1的卷积处理，所述A4对所述A3输出的特征图进行卷积处理，增加输出通道数量，所述A4输出的特征图和所述L4输出的特征图的分辨率和输出通道数量均相同； 在提取所述腹腔镜图像的层次语义特征和空间细节特征时，所述L1输出的特征图与所述A2输出的特征图融合，所述L2输出的特征图与所述A3输出的特征图融合，所述A1输出的特征图与所述L2输出的特征图融合，所述A2输出的特征图与所述L3输出的特征图融合。

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