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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利轻量小波卷积导丝分割网络模型的构建方法及双导丝生成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：CN120339271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510798947.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权轻量小波卷积导丝分割网络模型的构建方法及双导丝生成方法是由张桂芳;刘丁岳;陈祈翰;查启威;董一锋;李雨生设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量小波卷积导丝分割网络模型的构建方法及双导丝生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种轻量小波卷积导丝分割网络模型的构建方法及双导丝生成方法，该构建方法包括：获取输入图像，利用Stem模块对输入图像进行特征提取，得到底层特征，以迭代的形式将底层特征依次经过五个小波编码器进行处理，以分别得到五个小波编码器输出的特征，以迭代的形式将小波编码器输出的特征输入至解码器中进行解码处理，以得到分割预测图。本发明提出的小波变换注意力卷积，专门用于捕捉导丝复杂的边缘和纹理细微差别特征。在小波分解过程后引入通道注意力机制，以增强特征表示。通道注意力的结合可以选择性地强调关键的频率成分，显著提高网络捕获复杂纹理模式的能力，提高了导丝分割的精度。

本发明授权轻量小波卷积导丝分割网络模型的构建方法及双导丝生成方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量小波卷积导丝分割网络模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括如下步骤： 步骤1、基于二维卷积构建Stem模块，基于小波变换注意力卷积、逐点卷积与二维卷积构建小波编码器，基于分组卷积与逐点卷积构建解码器，Stem模块、小波编码器与解码器构成导丝分割网络模型； 步骤2、获取输入图像，利用Stem模块对输入图像进行特征提取，得到底层特征，以迭代的形式将底层特征依次经过五个小波编码器进行处理，以分别得到五个小波编码器输出的特征； 步骤3、以迭代的形式将小波编码器输出的特征输入至解码器中进行解码处理，以得到分割预测图； 步骤4、基于分割预测图分别构建得到二元交叉熵损失函数与Dice损失函数，利用二元交叉熵损失函数与Dice损失函数对导丝分割网络模型进行优化，得到最终的轻量小波卷积导丝分割网络模型； 其中，在所述步骤2中，获取输入图像，利用Stem模块对输入图像进行特征提取，得到底层特征，以迭代的形式将底层特征依次经过五个小波编码器进行处理，以分别得到五个小波编码器输出的特征，具体包括如下子步骤： 获取输入图像，将输入图像依次经过二维卷积、ReLU激活函数与批归一化处理，以得到底层特征； S201、将底层特征依次经过小波变换注意力卷积、GELU激活函数与批归一化处理，并与底层特征进行残差相加，以得到第1次循环中经过小波变换注意力卷积和残差相加的中间特征； S202、将第1次循环中经过小波变换注意力卷积和残差相加的中间特征依次经过逐点卷积、GELU激活函数与批归一化处理，以得到第1次循环中经过第一个逐点卷积的中间特征； S203、将第1次循环中经过第一个逐点卷积的中间特征依次经过逐点卷积、GELU激活函数与批归一化处理，以得到第1次循环输出的特征； S204、以迭代的形式将第1次循环输出的特征作为输入重复S201至S203的步骤一定次数后，以得到第次循环输出的特征； S205、将第次循环输出的特征依次经过二维卷积、GELU激活函数、批归一化与最大池化处理，以得到第1个小波编码器输出的特征； 以迭代的形式将第1个小波编码器输出的特征作为输入重复S201至S205的步骤一定次数后，分别得到第2个小波编码器输出的特征、第3个小波编码器输出的特征、第4个小波编码器输出的特征与第5个小波编码器输出的特征，将第5个小波编码器输出的特征作为瓶颈特征； 其中，输入图像包括单导丝图像和双导丝生成方法生成的伪双导丝图像。

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