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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種基于深度學習的多中心醫療影像分割方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115984292B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310018888.0，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于深度學習的多中心醫療影像分割方法及系統是由馮海瑜;柴森春;崔靈果;朱恩軍;張楠;柴潤祺設計研發完成，并于2023-01-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的多中心醫療影像分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習的多中心醫療影像分割方法及系統，屬于機器學習、醫療物聯網和信息加密傳輸技術領域，多中心醫療影像分割方法包括：獲取待分割醫療影像；采用影像加密密鑰對待分割醫療影像進行加密，得到影像密文；基于預先訓練好的影像自分割網絡對影像密文進行分割，得到掩膜密文；影像自分割網絡為預先采用訓練樣本集進行訓練得到的；訓練樣本集中包括多個訓練樣本；每個訓練樣本包括樣本影像密文及對應的樣本掩膜密文；訓練樣本集中的訓練樣本來自多個醫療機構；采用掩膜解密密鑰對掩膜密文解密，得到分割后的醫療影像。提高了醫療影像的安全性，同時提高了醫療影像分割的精度。

本發明授權一種基于深度學習的多中心醫療影像分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的多中心醫療影像分割方法，其特征在于，所述基于深度學習的多中心醫療影像分割方法包括： 獲取待分割醫療影像； 采用影像加密密鑰對所述待分割醫療影像進行加密，得到影像密文，具體包括：采用預先訓練好的影像加密網絡對所述待分割醫療影像進行特征提取，得到影像密文；所述影像加密密鑰為訓練好的影像加密網絡的參數；所述影像加密網絡包括依次連接的第一特征提取模塊、第二特征提取模塊、第三特征提取模塊、第四特征提取模塊及第五特征提取模塊；所述第一特征提取模塊、所述第二特征提取模塊、所述第三特征提取模塊及所述第四特征提取模塊均包括依次連接的兩個卷積層及最大池化層；所述第二特征提取模塊的第一個卷積層還與所述第一特征提取模塊的最大池化層連接；所述第三特征提取模塊的第一個卷積層還與所述第二特征提取模塊的最大池化層連接；所述第四特征提取模塊的第一個卷積層還與所述第三特征提取模塊的最大池化層連接；所述第五特征提取模塊包括依次連接的兩個卷積層；所述第五特征提取模塊的第一個卷積層還與所述第四特征提取模塊的最大池化層連接； 基于預先訓練好的影像自分割網絡，對所述影像密文進行分割，得到掩膜密文；所述影像自分割網絡為預先采用訓練樣本集進行訓練得到的；所述訓練樣本集中包括多個訓練樣本；每個訓練樣本包括樣本影像密文及對應的樣本掩膜密文；所述訓練樣本集中的訓練樣本來自多個醫療機構； 采用掩膜解密密鑰對所述掩膜密文解密，得到分割后的醫療影像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。