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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利医学图像分割模型训练方法、医学图像分割方法及设备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：CN118097133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410070262.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权医学图像分割模型训练方法、医学图像分割方法及设备是由周新民;熊智谋;史长发;朱桂菊;薛润梁设计研发完成，并于2024-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学图像分割模型训练方法、医学图像分割方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学图像分割模型训练方法、医学图像分割方法及设备，包括：通过获取训练样本图像；并将训练样本图像输入到初始医学图像分割模型，其中，初始医学图像分割模型采用MSCMNet模型，包括编码器、解码器和MSCM模块，MSCM模块用于特征提取，包括位置编码模块、局部特征提取模块、多尺度卷积调制模块以及特征映射模块组成，编码器还包括InputStem模块，解码器还包括跳跃连接层和OutputStem模块；进而采用训练样本图像对初始医学图像分割模型进行训练，得到目标医学图像分割模型。采用本发明以较少的参数量和运算量实现了高效的特征提取，提高了医学图像分割的效率。

本发明授权医学图像分割模型训练方法、医学图像分割方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种医学图像分割模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本图像； 将所述训练样本图像输入到初始医学图像分割模型，其中，所述初始医学图像分割模型采用MSCMNet模型，包括编码器、解码器和MSCM模块，所述MSCM模块用于特征提取，包括位置编码模块、局部特征提取模块、多尺度卷积调制模块以及特征映射模块组成，所述编码器还包括InputStem模块，所述解码器还包括跳跃连接层和OutputStem模块； 采用所述训练样本图像对所述初始医学图像分割模型进行训练，得到目标医学图像分割模型； 所述采用所述训练样本图像对所述初始医学图像分割模型进行训练，得到目标医学图像分割模型包括采用所述MSCM模块进行特征提取； 所述采用所述MSCM模块进行特征提取包括： 通过条件位置编码对输入特征图的patch块加入位置编码信息； 通过ConvNeXt特征提取块提取输入特征图的局部特征； 通过多个不同尺度特征提取分支提取所获取的局部信息的不同尺度特征，并在通道维度进行融合； 使用一个用于对通道进行自适应选择的点卷积放在多尺度融合之后，通过多尺度融合信息指导卷积调制权重的生成，获取权重矩阵，并基于所述权重矩阵对获取的局部特征在空间位置上进行重新加权。

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