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龙图腾网获悉长春大学申请的专利基于多分支特征融合与注意力机制的图像融合系统及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：CN120635658B 。

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：202511133823.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多分支特征融合与注意力机制的图像融合系统及方法是由王柳;周杨;李玟珈;姜雪莹;王天琦;赵剑;王一帆;张帅;马跃设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分支特征融合与注意力机制的图像融合系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多分支特征融合与注意力机制的图像融合系统及方法，属于多模态医学图像融合领域，解决了单一尺度特征提取不足、注意力机制建模不充分、多尺度融合策略低效、网络结构复杂导致的特征捕捉不全、权重分配不合理、信息冗余或丢失等问题。本发明构建含浅层、中层与深层并行分支的多分支特征提取模块，结合BM、GCAConv和FeatureEnhancement模块，经多尺度融合模块融合特征，再由图像重建模块输出，实现高质量医学图像融合。本发明通过多分支提取、多尺度融合及重建模块协同，全面捕获各层次特征，突出关键信息，抑制冗余，输出兼顾细节与结构的融合图像，提升诊断效率与精准度，实用性强。

本发明授权基于多分支特征融合与注意力机制的图像融合系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多分支特征融合与注意力机制的医学图像融合系统，其特征在于，包括输入处理模块、多分支特征提取模块、特征融合模块和图像重建模块，输入处理模块、多分支特征提取模块、特征融合模块和图像重建模块依次连接，其中， 输入处理模块，用于将待增强的至少两种模态医学图像与参考图像进行通道拼接，并对拼接后的图像进行归一化处理； 多分支特征提取模块，用于对拼接后的图像进行特征提取，包括浅层分支、中层分支和深层分支，其中，浅层分支包括基础模块和FeatureEnhancement模块，中层分支包括基础模块、GCAConv模块和FeatureEnhancement模块，深层分支包括两个GCAConv模块和FeatureEnhancement模块，所述GCAConv模块包括卷积层、批归一化层、通道注意力子模块和空间注意力子模块，卷积层和批归一化层连接，批归一化层同时与通道注意力子模块和空间注意力子模块连接，其中， 所述通道注意力子模块用于生成通道注意力权重， 所述空间注意力子模块用于生成空间注意力权重， 所述卷积层的输出特征分别与所述通道注意力权重和空间注意力权重相乘后，再进行相加得到增强特征； 特征融合模块，用于将多分支特征提取模块输出的特征图进行通道拼接，再通过1×1卷积融合生成融合特征； 图像重建模块，用于使用Sigmoid激活函数对所述融合特征进行处理生成输出图像，并保持输出图像的尺寸与输入图像一致。

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