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龙图腾网获悉广州大学申请的专利端侧模型的医学图像分析方法、装置、设备及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：CN119904408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411705738.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权端侧模型的医学图像分析方法、装置、设备及存储介质是由庞彦;王琼;梁家铭;董长宇;严俊铭;鲁振宇;黄嘉欣设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本端侧模型的医学图像分析方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及端侧模型的医学图像分析方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将初始图像输入下采样模块；利用下采样模块对输入的初始图像进行下采样，得到下采样模块输出的下采样结果；将下采样结果输入深度卷积层，得到深度卷积层输出的特征图像；利用低维状态空间模型将特征图像进行全局信息模拟计算，得到全局上下文语义信息；将全局上下文语义信息输入转置卷积层，得到转置卷积层输出的转置卷积图像；将下采样结果和转置卷积图像输入上采样模块进行上采样，得到上采样模块输出的上采样结果；基于上采样结果，得到已训练的端侧模型输出的目标图像。本申请能够提高医学图像的分析效率。

本发明授权端侧模型的医学图像分析方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种端侧模型的医学图像分析方法，其特征在于，已训练的端侧模型包括下采样模块、上采样模块和特征提取模块，所述特征提取模块包括深度卷积层、低维状态空间模型和转置卷积层，所述方法包括： 将初始图像输入所述下采样模块； 利用所述下采样模块对输入的所述初始图像进行下采样，得到所述下采样模块输出的下采样结果； 将所述下采样结果输入所述深度卷积层，得到所述深度卷积层输出的特征图像； 利用所述低维状态空间模型将所述特征图像进行全局信息模拟计算，得到全局上下文语义信息； 将所述全局上下文语义信息输入所述转置卷积层，得到所述转置卷积层输出的转置卷积图像； 将所述下采样结果和所述转置卷积图像输入所述上采样模块进行上采样，得到所述上采样模块输出的上采样结果； 基于所述上采样结果，得到所述已训练的端侧模型输出的目标图像； 其中，所述利用所述低维状态空间模型将所述特征图像进行全局信息模拟计算，得到全局上下文语义信息之前，所述方法还包括： 对所述特征图像按正向方向排序，得到正向方向特征序列； 对所述特征图像按反向方向排序，得到反向方向特征序列； 对所述特征图像按深度方向排序，得到深度方向特征序列； 所述利用所述低维状态空间模型将所述特征图像进行全局信息模拟计算，得到全局上下文语义信息，包括： 将所述正向方向特征序列、所述反向方向特征序列和所述深度方向特征序列输入所述低维状态空间模型； 利用所述低维状态空间模型分别对所述正向方向特征序列、所述反向方向特征序列和所述深度方向特征序列进行全局信息建模，得到所述低维状态空间模型输出的全局上下文语义信息，所述全局上下文语义信息包括正向全局信息、反向全局信息和深度全局信息； 其中，所述下采样模块包括i层下采样网络层； 所述利用所述下采样模块对输入的所述初始图像进行下采样，得到所述下采样模块输出的下采样结果，包括： 将所述初始图像输入第1层下采样网络层中，得到所述第1层下采样网络层输出的第1层下采样结果； 将所述第1层下采样结果作为下一层下采样网络层的输入进行重复操作，直到得到各个下采样网络层输出的下采样结果； 其中，所述上采样模块包括i层上采样网络层，所述得到各个下采样网络层对应的下采样增强结果之后，所述方法还包括： 将各个下采样网络层输出的下采样结果分别进行增强处理，得到各个下采样网络层对应的下采样增强结果； 将各个下采样网络层对应的下采样增强结果分别输入所述特征提取模块，得到所述特征提取模块输出的各个下采样增强结果对应的转置卷积图像； 所述将所述下采样结果和所述转置卷积图像输入所述上采样模块进行上采样，得到所述上采样模块输出的上采样结果，包括： 将第i层下采样网络层输出的下采样结果与所述第i层下采样网络层对应的转置卷积图像融合输入第1层上采样网络层，得到所述第1层上采样网络层输出的上采样结果； 将所述第1层上采样网络层输出的上采样结果与第i-1层下采样网络层对应的转置卷积图像作为下一层上采样网络层的输入进行重复操作，直到得到第i层上采样网络层输出的上采样结果； 其中，所述方法还包括： 当i∈[1,2]，则将所述深度卷积层和所述转置卷积层的步长均配置为4，将所述深度卷积层和所述转置卷积层的内核大小均配置为3； 当i∈[3,4]，则将所述深度卷积层的步长配置为2，将所述深度卷积层的内核大小配置为1； 将所述转置卷积层的步长配置为2，内核大小配置为4以及填充大小配置为1。

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