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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤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：CN119693393B 。

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：202411859551.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤分割方法是由樊雁冰;栾晓设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于数字图像处理和模式识别领域，具体涉及一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤分割方法，包括构建并训练人脑肿瘤图像分割模型，将待处理图像输入训练好的人脑肿瘤图像分割模型得到分割结果；所述人脑肿瘤图像分割模型包括多模态并行处理模块、全局‑局部特定模态特征交互模块、可逆提示生成模块、分组融合引导模块；本发明能够提升磁共振脑肿瘤图像对整个肿瘤区域、肿瘤核心区域和增强肿瘤区域的分割精度。

本发明授权一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤分割方法，其特征在于，构建并训练人脑肿瘤图像分割模型，将待处理图像输入训练好的人脑肿瘤图像分割模型得到分割结果；所述人脑肿瘤图像分割模型包括多模态并行处理模块、全局-局部特定模态特征交互模块、可逆提示生成模块、分组融合引导模块； 人脑肿瘤图像分割模型的训练过程包括以下步骤： S1.获取原始脑肿瘤图像数据并进行预处理得到预处理数据集，所述预处理数据包括多个图像组，每个图像组包括不同模态的图像； S2.将图像组输入多模态并行处理模块，得到图像组中每一种模态图像的细节特征图和局部特征图； S3.将所有局部特征图输入全局-局部特定模态特征交互模块，得到多个特征交互图；其中设定图像所有模态的优先级从大到小依次为T1ce模态、T1模态、Flair模态和T2模态； 所述全局-局部特定模态特征交互模块包括Cross-AttentionTransformer模块和SwinTransformer模块；步骤S3具体包括： S31.将所有局部特征图按照所对应的模态的优先级降序排列，将第一张局部特征图作为交互模态特征图 S32.针对每一张局部特征图，将其分别输入Cross-AttentionTransformer模块和SwinTransformer模块，得到第一特征和第二特征；将交互模态特征图对应的第一特征和第二特征记作第一交互特征和第二交互特征； S33.针对每一张局部特征图，将其第一特征与第二交互特征点乘得到第一融合特征，将其第二特征与第一交互特征点乘得到第二融合特征；将第一融合特征与第二融合特征相加得到特征交互图； S4.将所有特征交互图分别输入可逆提示生成模块，得到对应的前向特征和逆向特征； 步骤S4中任一张特征交互图输入可逆提示生成模块得到对应的逆向特征，包括： S41.将特征交互图等分为第一交互图和第二交互图； S42.将第一交互图经过线性网络后与第二交互图相加得到第一相加结果；将第一相加结果经过线性网络后与第一交互图相加得到第二相加结果；将第一相加结果与第二相加结果拼接得到前向特征； S43.将前向特征等分为第一前向特征和第二前向特征； S44.将第一前向特征经过线性网络后与第二前向特征相减得到第一相减结果；将第一相减结果经过线性网络后与第一前向特征相减得到第二相减结果；将第一相减结果与第二相减结果拼接得到逆向特征； S5.将所有逆向特征输入分组融合引导模块得到总融合特征； 步骤S5包括： S51.将T1模态的逆向特征与Flair模态的逆向特征进行加权拼接得到第一加权拼接特征； S52.将T2模态的逆向特征与T1ce模态的逆向特征进行加权拼接得到第二加权拼接特征； S53.将所有逆向特征进行加权拼接得到第三加权拼接特征； S54.将第一加权拼接特征经过CrossAttention和前馈神经网络得到第一处理结果；将第二加权拼接特征经过CrossAttention和前馈神经网络得到第二处理结果；将第三加权拼接特征经过CrossAttention和前馈神经网络得到第三处理结果； S55.将第一处理结果与第二处理结果拼接后与第三处理结果相加得到总融合特征； S6.根据前向特征和逆向特征计算第一损失；根据细节特征图经过独立模态解码器的结果计算第二损失；根据总融合特征经过融合模态解码器的结果计算第三损失； S7.根据损失训练模型参数，直至模型参数收敛。

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