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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于双向引导多尺度特征解码的肺部感染影像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：CN120707864B 。

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：202511204585.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于双向引导多尺度特征解码的肺部感染影像分割方法是由唐江平;张继勇;周晓飞;陈晨;王鹏飞;裴雅婷设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向引导多尺度特征解码的肺部感染影像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双向引导多尺度特征解码的肺部感染影像分割方法，该方法首先接收肺部CT影像数据并进行预处理，生成标准化影像数据，其次基于SwinTransformer架构对标准化影像数据进行层次化特征编码，生成多尺度特征表示。最后基于多尺度特征表示，采用渐进式双向引导多尺度特征解码策略，实现编码特征的自适应增强、双向引导融合以及多尺度解码，生成肺部感染病灶分割结果图。本发明更好地处理不同大小和形状的病灶，实现对不同类型病灶的精确分割。

本发明授权基于双向引导多尺度特征解码的肺部感染影像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于双向引导多尺度特征解码的肺部感染影像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：接收肺部CT影像数据并进行预处理，生成标准化影像数据； 步骤二：基于SwinTransformer架构对标准化影像数据进行层次化特征编码，生成多尺度特征表示； 步骤三：基于多尺度特征表示，采用渐进式双向引导多尺度特征解码策略，实现编码特征的自适应增强、双向引导融合以及多尺度解码，生成肺部感染病灶分割结果图，具体实现过程如下： 步骤3.1深层特征解码初始化：将特征作为整个渐进式解码过程的起始特征，进行特征增强得到增强编码特征，经过多尺度解码器生成初始解码特征， 步骤3.2基于初始解码特征，依次执行从深层到浅层的渐进式双向引导迭代处理，每个处理周期包含引导多尺度特征增强、双向引导特征融合以及多尺度特征解码与分割输出三个协同优化的子过程，生成最终的解码特征，解码特征通过激活映射生成最终的分割结果，该分割结果标识了肺部感染病灶的空间分布和边界轮廓； 所述渐进式双向引导迭代处理具体实现如下： 步骤3.2.1引导多尺度特征增强：对于层级索引，基于当前层级的解码特征生成空间引导信号，对编码特征进行自适应增强，生成增强编码特征； 步骤3.2.2双向引导特征融合：首先对增强编码特征执行自适应门控增强，然后通过交叉引导机制利用增强后的编码特征指导解码特征的更新过程，并采用学习型自适应加权策略进行特征融合，最后通过通道-空间双重注意力机制对融合特征优化，得到优化特征； 步骤3.2.3多尺度特征解码与分割输出：基于特征，直接输入多尺度解码器生成解码特征； 解码特征作用于不同层级的双向引导特征融合过程，基于解码特征生成的空间引导信号则作用于不同层级的引导多尺度特征增强过程；从初始解码特征开始，通过逐层级的方式生成最终的解码特征；解码特征通过激活映射生成最终的分割结果，该分割结果标识了肺部感染病灶的空间分布和边界轮廓。

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