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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于扩散模型的多层次特征融合医学图像分割方法及系统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：CN119151969B 。

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：202411021859.0，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于扩散模型的多层次特征融合医学图像分割方法及系统是由张微;刘吉鑫;汪翼凡;顾静军设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的多层次特征融合医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的多层次特征融合医学图像分割方法及系统，属于医学图像处理技术领域。本方法包括：获取原始医学皮肤病灶图像并对图像进行预处理，包括调整大小和归一化；利用正向扩散过程对输入图像进行添加高斯噪声，获取添加噪声后的图像；构建去噪网络编码器，将预处理的原始输入图像和噪声图像输入到去噪网络编码器中；构建去噪网络解码器，将编码器的输出特征通过跳跃连接以及多层次特征融合模块送入到解码器中，并输出分割结果图。本发明通过一种边界感知损失函数以及多层次特征融合的机制，提升了分割精度，强化了模型对噪声的鲁棒性。

本发明授权基于扩散模型的多层次特征融合医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的多层次特征融合医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取带有皮肤病灶的医学图像，并且对所述医学图像进行相应的预处理，得到预处理后的医学图像； S2：对预处理后的医学图像进行正向扩散过程处理，逐步添加高斯噪声，以获取添加噪声后的医学图像； S3：将添加噪声后的医学图像和预处理后的医学图像共同输入到经过训练的去噪网络中，得到皮肤病灶的分割结果图像；所述去噪网络包含去噪网络编码器、多层次特征融合模块、瓶颈结构以及去噪网络解码器，去噪网络编码器包含五个参数不共享的编码器，每个编码器包含四个残差块和两个线性注意力模块，多层次特征融合模块包含十个参数不共享的融合模块，每个融合模块包含空间注意力模块以及通道注意力模块，瓶颈结构包含两个残差块、一个线性注意力模块和一个自注意力模块，去噪网络解码器包含五个参数不共享的解码器，每个解码器包含两个残差块和一个线性注意力模块； 在去噪网络编码器中，将添加噪声后的医学图像和预处理后的医学图像以及时间序列作为输入，经过第一编码器处理后得到第一特征图、第二特征图、第一噪声特征图以及第一医学图像特征图，将第一噪声特征图以及第一医学图像特征图输入第二编码器处理，得到第三特征图、第四特征图、第二噪声特征图以及第二医学图像特征图，将第二噪声特征图以及第二医学图像特征图输入第三编码器处理，得到第五特征图、第六特征图、第三噪声特征图以及第三医学图像特征图，将第三噪声特征图以及第三医学图像特征图输入第四编码器处理，得到第七特征图、第八特征图、第四噪声特征图以及第四医学图像特征图，将第四噪声特征图以及第四医学图像特征图输入第五编码器处理，得到第九特征图、第十特征图、第五噪声特征图以及第五医学图像特征图； 在多层次特征融合模块中，将第一特征图、第三特征图、第五特征图、第七特征图以及第九特征图作为第一输入，将第二特征图、第四特征图、第六特征图、第八特征图以及第十特征图作为第二输入，第一融合模块对第一输入处理后，得到第一多层次融合特征图，第二融合模块对第二输入处理后，得到第二多层次融合特征图，第三融合模块对第一输入处理后，得到第三多层次融合特征图，第四融合模块对第二输入处理后，得到第四多层次融合特征图，第五融合模块对第一输入处理后，得到第五多层次融合特征图，第六融合模块对第二输入处理后，得到第六多层次融合特征图，第七融合模块对第一输入处理后，得到第七多层次融合特征图，第八融合模块对第二输入处理后，得到第八多层次融合特征图，第九融合模块对第一输入处理后，得到第九多层次融合特征图，第十融合模块对第二输入处理后，得到第十多层次融合特征图； 在瓶颈结构中，以第五噪声特征图以及第五医学图像特征图作为输入，经过处理后输出第六噪声特征图； 在去噪网络解码器中，第五解码器将第六噪声特征图、第十多层次融合特征图以及第九多层次融合特征图作为输入，经过处理后，得到第七噪声特征图，第四解码器将第七噪声特征图、第八多层次融合特征图以及第七多层次融合特征图作为输入，经过处理后，得到第八噪声特征图，第三解码器将第八噪声特征图、第六多层次融合特征图以及第五多层次融合特征图作为输入，经过处理后，得到第九噪声特征图，第二解码器将第九噪声特征图、第四多层次融合特征图以及第三多层次融合特征图作为输入，经过处理后，得到第十噪声特征图，第一解码器将第十噪声特征图、第二多层次融合特征图以及第一多层次融合特征图作为输入，经过处理后，得到皮肤病灶的分割结果图像。

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