安徽理工大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)李想获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽理工大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种多模态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：CN116030043B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310163065.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多模态医学图像分割方法是由李想;方贤进;杨高明;赵婉婉;张海永;程颖;华楷文;薛明均设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多模态医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态医学图像分割方法，属于医学图像分割技术领域，包括以下步骤：S1：图像预处理；S2：构建2D、3D分割网络；S3：图像融合；S4：切片拼接。本发明通过使用多模态信息，使得医学图像可以得到更充分的利用；通过2D、3D分割网络结合通道注意力机制，使得各个模态的信息实现互通互补；基于2D、3D分割结果进行融合，使得分割结果精度更高，分割结果边缘更清晰；提供了不同维度、不同模型的分割结果，为医疗诊断提供更为精准多维的图像依据。
本发明授权一种多模态医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：图像预处理 读取原始图像，对原始图像进行预处理； S2：构建2D、3D分割网络 构建2D、3D分割网络，利用构建的2D、3D分割网络对预处理后的图像进行分割，得到2D、3D分割结果； S3：图像融合 对3D分割结果进行切片处理，进行图像融合； 在步骤S3中，包括以下过程： S31：将3D分割结果根据深度进行切片处理，获得2D切片； S32：与2D切片对应的2D分割结果进行特征融合，获得新的2D融合结果； 在步骤S32中，将2D分割结果通过剪切波进行信号分解，获得图像的频率子带，对于低频系数，采用基于区域系数绝对值和权重融合规则进行处理，对于高频系数，计算其支持向量值，确定高频融合系数，最后根据逆平移不变剪切波变换重建图像； S4：切片拼接 对融合结果进行切片拼接，得到最终分割结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽理工大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：232000 安徽省淮南市泰丰大街168号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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