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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利一种脊柱内窥镜图像手术器械分割方法及系统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：CN119399227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510016484.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种脊柱内窥镜图像手术器械分割方法及系统是由李国梁;李贻斌;宋锐;李倩倩;杜付鑫;祁磊设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脊柱内窥镜图像手术器械分割方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种脊柱内窥镜图像手术器械分割方法及系统，对脊柱内窥镜图像进行多尺度卷积操作，识别轮廓边缘检测中的光斑干扰特征；基于脊柱内窥镜图像中纹理的信息方差对脊柱内窥镜图像中手术器械的轮廓信息进行多梯度同步提取，得到手术器械在各个梯度分支下的轮廓特征图，依据各个轮廓特征图之间的纹理信息差异确定每个梯度分支对应通道的识别注意力；依据所有通道的识别注意力和光斑干扰特征对所有轮廓特征图进行卷积融合，得到手术器械的融合轮廓，再基于融合轮廓对脊柱内窥镜图像进行图像分割，得到手术器械的分割特征图。采用本申请的方案，可实现脊柱内窥镜图像中手术器械轮廓特征的多梯度同步提取，从而提高手术器械分割的鲁棒性。

本发明授权一种脊柱内窥镜图像手术器械分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种脊柱内窥镜图像手术器械分割方法，其特征在于，包括下述步骤：获取存在手术器械遮挡脊柱细节信息的脊柱内窥镜图像；基于卷积神经网络对所述脊柱内窥镜图像进行多尺度卷积操作，得到手术器械在轮廓边缘检测中的光斑干扰特征，所述光斑干扰特征是指在脊柱内窥镜图像中由光斑产生的伪影特征；确定所述脊柱内窥镜图像中纹理的信息方差，基于所述纹理的信息方差对所述脊柱内窥镜图像中手术器械的轮廓信息进行多梯度同步提取，得到手术器械在各个梯度分支下的轮廓特征图，进而依据各个轮廓特征图之间的纹理信息差异确定每个梯度分支对应通道的识别注意力；依据每个梯度分支对应通道的识别注意力和所述光斑干扰特征对所有的轮廓特征图进行卷积融合，得到手术器械的融合轮廓，进而基于所述融合轮廓对所述脊柱内窥镜图像进行图像分割，得到手术器械的分割特征图；其中，基于卷积神经网络对所述脊柱内窥镜图像进行多尺度卷积操作，得到手术器械在轮廓边缘检测中的光斑干扰特征具体包括：基于卷积神经网络构建一个用于光斑识别的识别模型；在所述识别模型中设计多个尺度的卷积核，进而通过各个尺度的卷积核分别对所述脊柱内窥镜图像中的光斑区域进行捕捉，得到各个尺度下的光斑特征；依据所有的光斑特征确定手术器械在轮廓边缘检测中的光斑干扰特征；其中，依据各个轮廓特征图之间的纹理信息差异确定每个梯度分支对应通道的识别注意力具体包括：确定各个轮廓特征图的纹理熵；对每个轮廓特征图进行全局平均池化，提取所述每个轮廓特征图的全局纹理特征，进而确定每个轮廓特征图与其它轮廓特征图之间的纹理差异度，其中，通过纹理差异度描述轮廓特征图之间的纹理信息差异；通过所有的纹理差异度和各个轮廓特征图的纹理熵确定每个梯度分支对应通道的识别注意力；其中，依据每个梯度分支对应通道的识别注意力和所述光斑干扰特征对所有的轮廓特征图进行卷积融合，得到手术器械的融合轮廓具体包括：根据每个梯度分支对应通道的识别注意力确定所述每个梯度分支下轮廓特征图的融合系数；基于各个融合系数对所有的轮廓特征图进行加权融合，得到特征融合图；依据所述光斑干扰特征对所述特征融合图进行卷积干扰补偿，进一步执行手术器械轮廓特征提取操作，得到手术器械的融合轮廓。

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