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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于mamba的胰腺CT图像分割方法和装置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：CN119478389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411402269.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于mamba的胰腺CT图像分割方法和装置是由叶得章;管秋;杨坚敏;赵柯尔;高华;龙海霞;徐新黎设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于mamba的胰腺CT图像分割方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于mamba的胰腺CT图像分割方法和装置，其方法包括以下步骤：步骤S1:获取NIH、MSD、临床数据集图像；步骤S2:进行数据预处理和数据增强；步骤S3:设计多尺度mambaUNet分割模型；步骤S4:训练模型，将经过数据增强处理后的图片加载进模型开始训练；步骤S5:验证模型性能。本发明在模型中引入了边缘增强路径，使得模型对胰腺轮廓的分割效果提升。

本发明授权一种基于mamba的胰腺CT图像分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于mamba的胰腺CT图像分割方法，包括以下步骤： 步骤S1:获取NIH、MSD、临床数据集图像； 步骤S2:进行数据预处理和数据增强； 步骤S3:设计多尺度mamba UNet分割模型；具体包括： 3.1定义模型的主干网络，由四个多尺度mamba模块构成，每个模块有四个支路构成，第一到第三支路中分别应用了1、2、3个可形变卷积来捕获不同尺度感受野，此外还引入了VSS块来捕捉不同的细粒度特征；第四支路由普通的残差块构成，目的是为了模型更好的训练； 3.2定义模型的边缘增强路径；该路径引入残差块和注意力机制来改进胰腺分割任务中的边界轮廓学习；具体地，边缘增强路径通过对不同层次的特征图进行加权、生成注意力系数，并结合残差块进行处理，从而精确提取边界信息；最终，通过Canny算子提取边缘轮廓，与真实标签学习，强化了主干网络提取边缘信息的能力； 3.3定义多层解码器；为了应对传统U形解码器在融合深层和浅层信息时导致的胰腺病灶小目标细节丢失问题，引入了一个多层解码器MLD模块；该模块通过在不同层次上应用多个上采样块，将编码器输出恢复到与原始输入特征尺寸相同的1×H×W维度，从而有效捕捉不同尺度的特征；在此基础上，为了进一步提升特征的表达能力，每个层次的特征输出首先经过卷积块注意力模块CBAM的处理，得到更为精细的边缘信息；最终，通过连接操作将四个不同尺度的特征图融合，生成最终的解码器输出； 3.4定义损失；选用ACLoss和DiceLoss作为最终损失； 步骤S4:训练模型，将经过数据增强处理后的图片加载进模型开始训练； 步骤S5:验证模型性能。

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