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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利一种图像分割方法、装置、设备和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：CN114581462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210193522.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种图像分割方法、装置、设备和存储介质是由曹琼;杨玺;马本腾;陶大程设计研发完成，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、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种图像分割方法、装置、设备和存储介质，可以应用于数字医疗领域中。该方法包括：获取待分割的目标图像；确定目标图像中的局部图像块以及与局部图像块尺度相匹配的全局图像块；将局部图像块和全局图像块输入至预设分割网络模型中进行图像分割处理，预设分割网络模型用于：对输入的局部图像块和全局图像块进行特征融合，并基于融合后的目标特征信息进行分割处理；根据预设分割网络模型的输出，确定目标图像对应的分割结果。通过本发明实施例的技术方案，可以保证图像分割的准确性。

本发明授权一种图像分割方法、装置、设备和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，包括： 获取待分割的目标图像； 确定所述目标图像中的局部图像块以及与所述局部图像块尺度相匹配的全局图像块； 将所述局部图像块和所述全局图像块输入至预设分割网络模型中进行图像分割处理，所述预设分割网络模型用于：对输入的所述局部图像块和所述全局图像块进行特征融合，并基于融合后的目标特征信息进行分割处理； 根据所述预设分割网络模型的输出，确定所述目标图像对应的分割结果； 所述预设分割网络模型的训练过程，包括： 基于待训练的预设分割网络模型，确定样本图像对应的输出分割结果； 其中，所述待训练预设分割网络模型包括待训练的局部特征编码子模型、全局特征编码子模型、特征融合子模型和特征解码子模型； 基于预设损失函数、所述输出分割结果以及所述样本图像对应的标签分割结果，确定训练误差； 将所述训练误差反向传播至所述待训练的预设分割网络模型中的局部特征编码子模型、特征融合子模型和特征解码子模型中，迭代更新所述局部特征编码子模型、所述特征融合子模型和所述特征解码子模型中的权重； 基于所述局部特征编码子模型中迭代更新后的权重，对所述待训练的预设分割网络模型中的全局特征编码子模型中的权重进行迭代更新； 当达到预设收敛条件时，所述待训练的预设分割网络模型训练结束，获得所述预设分割网络模型； 其中，所述基于所述局部特征编码子模型中迭代更新后的权重，对所述待训练的预设分割网络模型中的全局特征编码子模型中的权重进行迭代更新，包括： 基于指数滑动平均方式，根据所述局部特征编码子模型中当次迭代后的权重和所述待训练的预设分割网络模型中的全局特征编码子模型中上次迭代后的权重，确定所述全局特征编码子模型中当次迭代后的权重。

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