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龙图腾网获悉深圳视见医疗科技有限公司申请的专利一种图像分割方法、装置、终端设备及可读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：CN114742700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210192956.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种图像分割方法、装置、终端设备及可读存储介质是由林黄靖;李雁雯;张宏伟设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割方法、装置、终端设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种图像分割方法及装置，所述方法包括：获取待分割的第一图像；第一图像为第一分辨率，且第一图像中包括目标物体；将第一图像输入到预先训练好的双路超分辨分割结构模型，得到第二分辨率的预测图像和第二分辨率的目标物体的分割掩膜；第二分辨率大于第一分辨率，根据第二分辨率的预测图像和第二分辨率的目标物体的分割掩膜，确定与目标物体对应的第二分辨率的目标图像，通过本发明实施例提供的双路超分辨分割结构模型，能够借鉴图像超分辨的思想较大程度上改善微小结节在低分辨率CT图像中的分割效果，生成高分辨率的图像，实现不同尺度的目标物体的精确分割。

本发明授权一种图像分割方法、装置、终端设备及可读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，所述方法包括： 获取待分割的第一图像；其中，所述第一图像为第一分辨率，且所述第一图像中包括目标物体； 将所述第一图像输入到预先训练好的双路超分辨分割结构模型，得到第二分辨率的预测图像和第二分辨率的目标物体的分割掩膜；其中，所述双路超分辨分割结构模型至少包括高分辨分割神经网络和图像超分辨神经网络；所述第二分辨率大于第一分辨率； 根据所述第二分辨率的预测图像和第二分辨率的目标物体的分割掩膜，确定与所述目标物体对应的第二分辨率的目标图像，所述方法包括： 根据预先训练好的空洞卷积神经网络，确定与所述目标物体对应的感受野图像； 所述方法包括： 根据目标物体的尺寸大小，对所述双路超分辨分割结构模型中的尺度感知的空洞卷积神经网络，进行训练，得到所述空洞卷积神经网络；所述空洞卷积神经网络包括多个并行的不同空洞率的空洞卷积核，其中，每一个空洞卷积核对应一个尺度系数图； 其特征在于，所述方法包括： 根据预先训练好的关联学习模型，对所述第一图像进行分割，得到与目标物体对应的分割图像，其中，所述关联学习模型是对所述高分辨分割神经网络和图像超分辨神经网络进行关联学习得到的； 所述关联学习模型通过如下方式获得： 对所述双路超分辨分割结构模型中的高分辨分割神经网络和图像超分辨神经网络进行特征关联学习； 对所述双路超分辨分割结构模型中的高分辨分割神经网络和图像超分辨神经网络进行尺度关联学习。

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