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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割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：CN114581453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202210251549.2，技术领域涉及：G06F30/00；该发明授权基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割方法是由刘玲慧;郝向辉设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割方法，属于图像处理领域。该方法包括：对训练集数据进行灰度归一化处理和分块随机取样；搭建多轴面特征融合网络模型；将同一图像块分别沿X轴和Y轴旋转90°，得到同一区域的三个输入图像块，对三个图像块进行切片，然后输入对应的网络分支进行特征融合；在上采样的最后一次双线性插值操作后进行概率图融合；在三个分支的最后一次卷积操作后，将三个概率图进行平均求值，再经过激活函数得到最终的分割结果图。本发明实现对图像空间特征的充分利用，使得分割结果更加精准。

本发明授权基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多轴面特征融合二维卷积神经网络的医学图像分割方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：对训练集数据进行灰度归一化处理，然后进行分块随机取样；S2：搭建多轴面特征融合网络模型，模型包括三个U型的网络分支；每个网络分支的结构包括一个下采样路径和一个上采样路径；下采样路径和上采样路径各包含一个多轴面特征融合模块；多轴面特征融合模块由同一层级的特征图构成，由于三个分支网络的输入图像轴面不同，在融合之前需要将特征图先分别旋转到待融合相同轴面，然后进行融合；所述下采样路径采用残差瓶颈模块提取特征；所述上采样路径包括三次上采样和残差瓶颈模块；S3：将同一图像块分别沿X轴和Y轴旋转90°，得到同一区域的三个输入图像块，对三个图像块进行切片；S4：分别将步骤S3得到的三个图像块切片输入对应的网络分支，三个网络分支的第一个池化操作前进行特征图融合，分别将两个网络分支的特征图旋转到待融合分支输入图像块一致的轴面，然后进行特征融合；S5：在上采样的最后一次双线性插值操作后进行与步骤S4一致的概率图融合；S6：在三个分支的最后一次卷积操作后，将三个概率图进行平均求值，再经过激活函数得到最终的分割结果图；S7：对网络进行调参，将验证数据效果最好的模型进行保存，并对每一个数据进行验证，经过多次交叉验证取最优模型。

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