买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种基于哈达马积的轻量化医疗图像分割系统及方法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：CN118608788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202410825245.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于哈达马积的轻量化医疗图像分割系统及方法是由张伟;李源;沈琼霞;蔡文妍;杨维明;李璋;刘国君;石鑫设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于哈达马积的轻量化医疗图像分割系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于哈达马积的轻量化医疗图像分割系统及方法，系统包括：模型构建模块、模型改进模块、模型训练模块和图像分割模块；模型构建模块用于构建初始网络模型；模型改进模块用于对初始网络模型进行改进，得到改进后的HPGA‑UNet模型；模型训练模块用于对HPGA‑UNet模型进行训练，得到图像分割模型；图像分割模块基于图像分割模型对采集到的医疗图像进行分割，得到图像的语义分割结果。本发明改进后的图像分割模型，可以对于不同的输入图像自动学习全局特征、调整参数，具有一定的注意力和自适应性，有效降低了模型参数量和浮点计算量，相对于传统的卷积神经网络在医学图像分割精度上也有一定提升。

本发明授权一种基于哈达马积的轻量化医疗图像分割系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于哈达马积的轻量化医疗图像分割系统，其特征在于，包括：模型构建模块、模型改进模块、模型训练模块和图像分割模块； 所述模型构建模块用于构建初始网络模型； 所述模型改进模块用于对所述初始网络模型进行改进，得到改进后的HPGA-UNet模型； 所述模型训练模块用于对所述HPGA-UNet模型进行训练，得到图像分割模型； 所述图像分割模块基于所述图像分割模型对采集到的医疗图像进行分割，得到图像的语义分割结果； 所述初始网络模型包括：编码器、解码器、跳跃连接层和损失函数； 所述编码器由若干双卷积层、激活函数和池化层组成，所述编码器用于特征提取； 所述解码器由若干转置双卷积层、激活函数和上采样层组成，所述解码器用于恢复空间维度，同时减少通道数； 所述跳跃连接层用于将所述编码器中不同层级的特征图与对应层级的所述解码器的特征图进行拼接，完成语义特征融合； 所述损失函数用于优化分割任务的性能指标； 所述模型改进模块包括：全局注意力改进单元和卷积替换单元； 所述全局注意力改进单元用于基于Transformer多头注意力机制设计哈达马积全局注意力模块HPGA； 所述卷积替换单元用于将所述哈达马积全局注意力模块HPGA替换所述初始网络模型中的U-Net编码器与解码器段的双卷积层，得到改进后的所述HPGA-UNet模型。

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湖北大学，其通讯地址为：430062 湖北省武汉市武昌区友谊大道368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”。