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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于多模态任务特异性融合的图像分割方法、装置及设备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：CN120125829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510607867.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多模态任务特异性融合的图像分割方法、装置及设备是由朱顺痣;林泽杭;王大寒;杜侠;陈思设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态任务特异性融合的图像分割方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供的基于多模态任务特异性融合的图像分割方法、装置及设备，涉及图像分割技术领域。本发明通过将获取的不同模态的医学图像分别映射到共享特征空间进行特征对齐；然后根据任务需求动态调整特征对齐后的模态特征在不同任务中的贡献，得到任务驱动调整特征图；并采用选择性抑制机制进行动态过滤，得到抑制模态特征图；模拟生物神经元集群机制，通过不同的卷积结构分别提取抑制模态特征图中与任务需求相关的特征并增强，得到神经元集群特征，并分别提取其空间特征与通道特征并进行融合重构，得到融合特征；最后将融合特征输入分割空间结合激活函数输出分割结果。本发明提升了医学图像分割的准确性、鲁棒性和对多模态医学图像的适应能力。

本发明授权基于多模态任务特异性融合的图像分割方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态任务特异性融合的图像分割方法，其特征在于，包括： S1,获取不同模态的医学图像； S2,将不同模态的医学图像分别映射到共享特征空间进行特征对齐； S3,根据任务需求动态调整特征对齐后的各模态特征在不同任务中的贡献，得到任务驱动调整特征图； S4,采用选择性抑制机制对所述任务驱动调整特征图进行动态过滤，得到抑制模态特征图；具体为： 首先，计算当前模态与其他模态之间的模态差异度，公式为： ； 其中，表示第个模态在像素位置处的模态差异度；表示第个模态在任务调制后的特征图,即第个模态的任务驱动调整特征图；表示L1范数；表示不同于模态的其他模态； 然后，引入任务相关的调制权重对所述模态差异度进行加权，生成差异评分，以突出当前任务关注的模态变化，公式为： ； 其中，表示在当前任务H下第个模态在像素位置处的差异评分；表示当前任务H下第个模态的任务敏感权重； 最终，通过Sigmoid激活函数对所述差异评分进行映射获得抑制权重，从而获得最终的抑制模态特征图，公式为： ； ； 其中，表示抑制系数；表示Sigmoid激活函数，用于将评分映射为可微的权重;为最终的抑制模态特征图; S5,模拟生物神经元集群机制，通过不同的卷积结构分别提取所述抑制模态特征图中与任务需求相关的特征并增强，得到神经元集群特征； S6,分别提取所述神经元集群特征的空间特征与通道特征并进行融合重构，得到融合特征； S7,将所述融合特征输入分割空间结合激活函数输出分割结果。

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