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龙图腾网获悉海南大学;海南大学三亚研究院申请的专利阵列脑图像自动识别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：CN117152091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202311126241.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权阵列脑图像自动识别方法是由肖驰;龚培聪;梁瑞;骆清铭;李安安设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本阵列脑图像自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，特别涉及一种阵列脑图像自动识别方法。上述的自动识别方法包括如下步骤：构建分割数据集、构建分割模型、训练分割模型、获取小鼠脑图像分割结果、建立阵列小鼠脑裁剪框识别算法。本发明提供的分割模型通过将不同尺度的导向滤波器下的滤波图像进行差分，更好的提取了阵列小鼠脑的边缘信息，并结合卷积神经网络构建出该模块，在可变参数的情况下进一步加强该模块对边缘特征的提取能力；将该模块与U‑Net网络框架相结合，实现对阵列图像中的多个鼠脑同时进行端对端的分割，通过阵列小鼠脑裁剪框识别算法能够极大提高裁剪框位置识别正确率。

本发明授权阵列脑图像自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种阵列脑图像自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建分割数据集，使用分割数据集对分割模型进行训练；S2、构建分割模型，对小鼠脑图像进行分割处理；步骤S2中，构建分割模型包括如下步骤：S21、构建去噪模块，用于对小鼠脑图像进行去噪处理，所述去噪模块基于深度差分引导滤波器设计得到；步骤S21中，所述去噪模块的具体构建过程如下：以1×1卷积将d通道输入的图像I0压缩为d4个通道；然后通过下采样操作将图像分辨率降为原来的一半得到特征图I，以降低模块的参数量；之后将特征图I依次经过不同尺寸的深度引导滤波器DGF-i，得到不同尺度下的引导图像F1、F2和F3，再对不同尺度下的引导图像进行两两差分得到多尺度的细节特征D1、D2和D3；采用concat层结合1×1的卷积对得到的多尺度细节层进行融合，将细节融合后的特征图通过插值升采样为原始分辨率，并以跳跃连接的形式与原输入图像进行融合；最后经过批归一化处理和PReLU非线性激活函数得到所述去噪模块；S22、构建编码模块和解码模块，用于对去噪处理后的小鼠脑图像进行分割并输出小鼠脑图像分割结果，所述编码模块和解码模块基于U-Net设计得到；S3、训练分割模型，将分割数据集投入分割模型进行训练；S4、获取小鼠脑图像分割结果，使用训练后的分割模型分割小鼠脑图像得到小鼠脑图像分割结果；S5、建立阵列小鼠脑裁剪框识别算法，对小鼠脑图像分割结果进行检测并识别小鼠脑位置。

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海南大学;海南大学三亚研究院，其通讯地址为：570228 海南省海口市美兰区人民大道58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”。