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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卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶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：CN117173406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202311019012.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法是由胡海根;许慧;苏一平;周乾伟;管秋设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法在说明书摘要公布了：一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法，所述方法包括以下步骤：步骤1.构建包含特征融合模块的双分支卷积神经网络模型；步骤2.将PET和CT图像分别输入到卷积神经网络的PET分支和CT分支，获取中间特征图；步骤3.将具有相同大小和通道数的PET和CT中间特征图经concatenate后输入到融合模块，得到融合后的特征图；步骤4.将融合后的特征图输入到对应解码器层，进行分割预测。本发明通过额外的融合模块，融合PET和CT的中间特征图，提高了淋巴瘤病灶自动识别分割的性能。

本发明授权一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤1.构建包含特征融合模块的双分支卷积神经网络模型； 步骤2.将PET和CT图像分别输入到卷积神经网络的PET分支和CT分支，获取中间特征图，过程如下； 2.步骤1、将PET和CT图像分别输入到PET分支和CT分支，经PET分支第一个卷积组，生成中间特征图pet1，经CT分支第一个卷积组，生成中间特征图ct1，公式如下； pet1＝fpet_0pet0ct1＝fct_0ct0 式中，pet1和ct1分别代表经卷积后生成的PET和CT中间特征图，fpet_0和fct_0分别代表PET和CT分支第一个卷积组操作，pet0和ct0分别代表输入的原始PET和CT图像； 步骤2、将中间特征图peti和cti分别进行2倍下采样，得到peti′和cti′，再将peti′和cti′分别输入到PET和CT分支的第i+1个卷积组，得到各自的中间特征图peti+1和，公式如下: peti′＝Dpet_ipeticti′＝Dct_icti peti+1＝fpet_ipeti′cti+1＝fct_icti′ 式中，peti和cti分别代表PET和CT分支的上一个卷积组生成的中间特征图，Dpet_i和Dct_i分别代表PET和CT分支的下采样操作，peti′和cti′分别代表经下采样后的中间特征图，fpet_i和fct_i分别代表PET和CT分支的第i+1个卷积组，peti+1和cti+1分别代表经PET和CT分支第i+1个卷积组生成的中间特征图，i＝1,2,......,5； 步骤3.将具有相同大小和通道数的PET和CT中间特征图经concatenate后输入到融合模块，得到融合特征图，过程如下： 3.步骤1、将petj和ctj按通道维concatenate后得到Mid_fj输入特征融合模块，公式如下： Mid_fj＝Cpetj,ctj 式中，Mid_fj代表临时特征图，C代表concatenate操作，petj和ctj分别代表第j个PET和CT分支的中间特征图，j＝1,2,......,5； 步骤2、将Mid_fj重新拆分为petj和ctj，并各自按通道维拆分成一半得到petj_0和ctj_0，petj_1和ctj_1，j＝1,2,......,5，再将petj_0和ctj_0按通道维concatenate后，经融合卷积得到中间融合特征图Mix_fj，公式如下； Mix_fj＝Fj_0Cpetj_0,ctj_0 式中，Mix_fj代表中间融合特征图，Fj_0代表融合卷积操作，C代表concatenate操作，petj_0和ctj_0分别代表第j个PET和CT分支中间特征图的前一半，j＝1,2,......,5； 步骤3、再将Mix_fj和petj_1和ctj_1按通道维concatenate后，经卷积得到融合特征图Mixed_fj，公式如下； Mixed_fj＝Fj_1CMix_fj,petj_1,ctj_1 式中，Mixed_fj代表融合后特征图，Fj_1代表融合卷积操作，C代表concatenate操作，petj_1和ctj_1分别代表第j个PET和CT分支中间特征图的后一半，j＝1,2,......,5； 步骤4.将融合后的特征图输入到对应解码器层，进行分割预测。

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