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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利基于图像分割的伤口类型检测方法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：CN121616836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610147484.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于图像分割的伤口类型检测方法及存储介质是由蒋庆玲;宋海宁;吕素微;刘亚平设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像分割的伤口类型检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及伤口图像智能识别技术领域，公开了基于图像分割的伤口类型检测方法及存储介质。该方法包括同步获取伤口时序图像与多元生理数据，生成融合特征图谱，并据此通过动态路径选择网络自适应生成初步区域掩码。接着，利用掩码裁剪获取高关注区域图像，经增强处理后输入级联分割网络。该网络先由第一级输出精细化伤口轮廓，再由第二级在此轮廓约束下对内部进行组织类型分类分割。依据分割结果提取组织构成与空间分布特征，匹配预定义知识库以输出类型结果。该方法通过融合多模态数据与级联分割架构，提升了在复杂情况下伤口分割的精度与鲁棒性，从而实现了更准确的伤口类型自动化判断。

本发明授权基于图像分割的伤口类型检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割的伤口类型检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标伤口的时序图像序列与同步记录的多元生理监测数据，生成融合特征图谱； 基于所述融合特征图谱，通过动态路径选择网络生成初步伤口区域掩码，包括： 所述动态路径选择网络包含多条并行且结构异构的图像分割子路径； 将所述融合特征图谱输入一个路由决策层，所述路由决策层输出一个路由概率分布向量，所述路由概率分布向量对应于动态路径选择网络中的各条图像分割子路径； 根据所述路由概率分布向量选择概率最高的图像分割子路径作为激活路径，同时保留概率次高的图像分割子路径作为辅助路径； 将所述融合特征图谱同时输入所述激活路径与辅助路径； 所述激活路径输出主要分割激活图，主要分割激活图中的每个像素值表示该位置属于伤口区域的置信度；所述辅助路径输出辅助分割激活图，辅助分割激活图提供了对伤口区域预测的补充性信息； 将所述主要分割激活图与所述辅助分割激活图进行加权求和，并通过一个阈值化操作，生成二值化的初步伤口区域掩码； 利用所述初步伤口区域掩码对所述时序图像序列中的图像进行区域裁剪，获取高分辨率伤口关注区域图像； 对所述高分辨率伤口关注区域图像进行纹理增强与边界锐化处理，并将处理后的图像输入一个级联分割网络； 所述级联分割网络的第一级网络输出精细化伤口轮廓分割结果，所述级联分割网络的第二级网络接收所述精细化伤口轮廓分割结果，并在其约束下对伤口内部区域进行组织类型分类分割； 根据所述组织类型分类分割的结果，提取伤口区域的组织构成比例特征与空间分布特征； 结合所述组织构成比例特征与空间分布特征，从预定义伤口类型知识库中匹配对应的伤口类型标签，输出最终伤口类型检测结果； 所述级联分割网络的第二级网络接收所述精细化伤口轮廓分割结果，并在其约束下对伤口内部区域进行组织类型分类分割，包括： 将所述精细化伤口轮廓分割结果作为空间掩码，从所述纹理增强与边界锐化处理后的图像中裁剪出精确的伤口内部区域图像； 将所述伤口内部区域图像输入所述第二级网络，所述第二级网络由多个并行的轻量化卷积分支构成，每个分支专注于提取一种预设组织类型的特征； 每个轻量化卷积分支输出一个组织类型置信度图，图中每个像素值代表属于所述轻量化卷积分支对应组织类型的概率； 通过跨通道的竞争机制，为每个像素分配置信度最高的组织类型标签，生成组织类型分类分割图。

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