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！

龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种卷积核生成方法和装置、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：CN114581411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210214564.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种卷积核生成方法和装置、电子设备是由肖若秀;齐思雨;陈诚;周康能;王志良设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷积核生成方法和装置、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卷积核生成方法和装置、电子设备，属于医学图像处理技术领域，本发明所生成的卷积核应用于管状结构分割系统，其中，卷积核生成方法包括：根据Gabor滤波器原理实施三维Gabor滤波器，并构建Gabor卷积核；基于反向传播原理，根据每一次迭代得到的损失值传递梯度，更新所述Gabor卷积核的权重；基于所述Gabor卷积核的CNN模型结构，组合所述Gabor卷积核构建的目标模型，其中，所述目标模型包括：特征映射、特征提取和特征融合三部分。通过本发明实施例构建的用于管状结构分割的权重可学习Gabor卷积核，可以直接从尺度和方向上增强管状结构的特征，减少CNN的冗余参数，并提取更准确的管状组织。

本发明授权一种卷积核生成方法和装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种卷积核生成方法，生成的所述卷积核应用于管状结构分割系统，其特征在于，所述方法包括： 根据Gabor滤波器原理实施三维Gabor滤波器，并构建Gabor卷积核；其中，所述Gabor卷积核中下一层特征图的单通道结果，基于上一层卷积核的采样值生成； 基于反向传播原理，根据每一次迭代得到的损失值传递梯度，更新所述Gabor卷积核的权重； 基于所述Gabor卷积核的CNN模型结构，组合所述Gabor卷积核构建的目标模型，其中，所述目标模型包括：特征映射、特征提取和特征融合三部分； 其中，根据Gabor滤波器原理实施三维Gabor滤波器，并构建Gabor卷积核的步骤，包括： 建立Cin个Gabor卷积核对上层特征图进行采样，并将每一个通道中得到的采样值求和，生成下一层特征图MQ+1的单通道结果，其中，Cin为上层特征图MQ的通道数，ijk表示中心点的位置，Q为层数，表示第Q层第n个特征图； 在第Q层结构中，建立Cout组Gabor卷积核，其中，每组Gabor卷积核包含Cin个Gabor卷积核其中，Cout为下一层特征图MQ+1的通道数,生成包含Cout通道数的下一层特征图MQ+1； 其中，基于反向传播原理，根据每一次迭代得到的损失值传递梯度，更新所述Gabor卷积核的权重的步骤，包括： 计算每一通道下在L函数下的梯度，并在学习率η下更新GLω,ψ,σ,θv，且满足如下条件： 其中，GLω,ψ,σ,θv为Gabor滤波器函数，ω为正弦波角频，ψ为正弦波的相位偏移，σ是高斯函数的标准差，θv表示角频ω的方向； 其中，所述目标模型的特征映射部分由特征图M1组成，所述特征图M1由M0完成一次N通道的卷积并进行3D批规范化和ReLU激活处理后生成，其中M0为一次训练所选取的样本数建立的单通道特征图； 所述特征提取部分引入了Gabor卷积核在引入时对M1中的每一通道实施尺度和方向上的特征捕捉，并在通道数合并时将N组特征合并到M2的任一通道中； 所述特征融合部分引入了一次卷积实现特征降维以及通道数的合并，使得特征图MQ从特征空间转移到标记空间中。

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北京科技大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路30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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。