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龙图腾网获悉灿芯半导体(上海)股份有限公司申请的专利一种基于CNN-Mamba并行编码的轻量级脑肿瘤分割网络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：CN120088278B 。

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：202510526389.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于CNN-Mamba并行编码的轻量级脑肿瘤分割网络是由阮方号;吴树伟;庄志青设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN-Mamba并行编码的轻量级脑肿瘤分割网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CNN‑Mamba并行编码的轻量级脑肿瘤分割网络，属于神经网络及Mamba架构技术领域。该轻量级网络采用U型网络架构，网络主体由四层编码器和解码器、瓶颈层、跳跃连接部分组成；其中，每层编码器、解码器由PMamba模块和相应的采样模块组成，跳跃连接部分由MDA模块组成。该轻量级网络利用PMamba模块高效地提取局部特征，增强网络对脑肿瘤图像之间远程依赖关系的建模能力，有效提高全局特征的利用效率。同时，通过MDA模块从3D脑肿瘤图像的三个视图方向，聚焦编码器和解码器同层的关联特征信息，过滤冗余的背景信息。该网络在保持较低计算成本的同时，有效提升脑肿瘤各区域的分割精度。

本发明授权一种基于CNN-Mamba并行编码的轻量级脑肿瘤分割网络在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN-Mamba并行编码的轻量级脑肿瘤分割网络，其特征在于，该轻量级脑肿瘤分割网络采用U型网络架构，同时网络主体由编码器、解码器、瓶颈层和跳跃连接部分组成； 其中，编码器和解码器一共分为四层，每层编码器由PMamba模块和下采样模块组成，每层解码器由PMamba模块和上采样模块组成，瓶颈层由PMamba模块组成，跳跃连接部分由每层编码器、每层解码器输入，并连接至MDA模块，而MDA模块输出作为同层解码器的输入； 工作时，将四种模态的MRI脑肿瘤图像组合为四通道的网络输入，PMamba模块捕获脑肿瘤图像中的局部特征和远程依赖关系，下采样模块使用步长为2的最大池化来减小图像尺寸；在每层编码器中，脑肿瘤图像的尺寸减半，通道加倍；而在每层解码器中则采用PMamab模块和倍数为2的三线性插值上采样来实现脑肿瘤图像尺寸和通道的恢复； 所述PMamba模块为在Mamba架构的基础上，通过增加一条具有多级空洞卷积的路径，在保持网络轻量化的同时，增强Mamba架构对局部细节特征的提取能力，并且结合状态空间模型捕获远程依赖关系，以对全局多尺度特征进行提取； 所述PMamba模块在对全局多尺度特征进行提取时，包括： 将上层的特征进行通道分离，分别送入PMamba模块的两条分支，一条分支为具有两条分支的Mamba块，另一条分支为具有残差结构的多级空洞卷积，空洞率分别为1、2、4； 在Mamba块的第一个分支中，输入特征经过线性层进行维度扩展，然后经过一维卷积层、深度可分离卷积层、SiLU激活函数、SSM层和LayerNorm归一化层之后得到输出特征；而在第二分支中，输入特征则是通过线性层和SiLU激活函数后得到输出特征，然后将两个分支的输出进行Hadamard积运算和线性层后输出；最后将PMamba模块两条分支的输出特征进行拼接，同时在残差连接处设置一个可学习的调整因子Scale，用来控制原始特征图按比例地进行残差输入，实现对全局特征信息的利用； 所述MDA模块将两个输入特征融合之后，并行进入三个空洞率为1的伪三维卷积中，在增大感受野的同时，分别从冠状、矢状和水平三个视图方向聚焦细节特征，并且经过BatchNorm归一化层和ReLU激活函数后，进行特征融合；然后，利用sigmoid函数生成注意图；最后将原始输入的两个特征图分别与生成的注意图进行逐元素相乘，并通过残差连接与自身融合，实现对细节特征的精确定位。

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