买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于上下文学习的三维医学影像多器官重建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：CN119693641B 。

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：202411727364.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于上下文学习的三维医学影像多器官重建方法是由李玲玲;李瑞阳;郝佳瑶;焦李成;周中舟;刘芳;刘旭;张丹;杨育婷;马文萍;陈璞花;杨淑媛设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文学习的三维医学影像多器官重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于上下文学习的三维医学影像多器官重建方法，解决了现有技术中模型域迁移的问题；该方法包括：获取待推理医学影像和图像支持集，并对待推理医学影像进行预处理，得到预处理待推理医学影像，并对图像支持集进行预处理，得到预处理支持集图像；将预处理待推理医学影像和预处理支持集图像输入至训练完成的上下文多器官分割网络中进行零样本推理，得到多个处理后图像；根据多个处理后图像进行后处理，得到多器官三维重建结果；该方法利用支持集提供的全局上下文信息实现了无需训练即可完成对下游域三维医学影像的多器官重建。

本发明授权一种基于上下文学习的三维医学影像多器官重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文学习的三维医学影像多器官重建方法，其特征在于，包括： 获取待推理医学影像和图像支持集，并对所述待推理医学影像进行预处理，得到预处理待推理医学影像，并对所述图像支持集进行预处理，得到预处理支持集图像；其中，所述预处理待推理医学影像包括多个待推理医学影像子块，所述预处理支持集图像包括多个图像支持集子块； 将所述预处理待推理医学影像和所述预处理支持集图像输入至训练完成的上下文多器官分割网络中进行零样本推理，得到多个处理后图像；其中，所述上下文多器官分割网络包括依次连接的编码器和解码器；所述编码器包括：多个依次连接的特征多尺度交叉融合模块，在两个特征多尺度交叉融合模块之间还连接有两个相同的下采样模块；所述解码器包括：多个依次连接的特征多尺度交叉融合模块，在两个特征多尺度交叉融合模块之间还连接有两个相同的上采样模块；所述编码器利用所述下采样模块和所述多尺度交叉融合模块分别对所述预处理待推理医学影像和所述预处理支持集图像进行交互处理，并根据交互特征对所述预处理待推理医学影像进行特征提取，得到第一提取特征；所述解码器利用所述上采样模块和所述特征多尺度交叉融合模块对所述第一提取特征进行特征维度恢复，得到多个处理后图像； 特征多尺度交叉融合模块表示为： ； 其中，表示训练子块；表示图像支持集子块；表示第一可学习参数；表示第二可学习参数；表示交互后的训练子块；表示交互后的支持集子块； 所述上下文多器官分割网络的损失函数表示为： ； 其中，表示第层的目标损失；表示解码器的总层数；表示待推理医学影像；表示图像支持集；表示标签； 所述编码器利用所述下采样模块和所述多尺度交叉融合模块分别对所述预处理待推理医学影像和所述预处理支持集图像进行交互处理，并根据交互特征对所述预处理待推理医学影像进行特征提取，得到第一提取特征，包括： 将所述预处理待推理医学影像和所述预处理支持集图像在通道维度上进行拼接，得到多个拼接图像； 分别对所述多个拼接图像进行交叉卷积处理，得到每个拼接图像对应的初始交互特征； 对每个拼接图像对应的初始交互特征进行求均值计算，得到所述预处理待推理医学影像对应的交互特征； 利用所述交互特征和所述下采样模块对所述预处理待推理医学影像进行重采样，得到第一提取特征； 根据所述多个处理后图像进行图像后处理，得到多器官三维重建结果。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。