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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于深度学习的直肠癌医学影像病灶分割方法及装置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：CN120599274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511106581.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于深度学习的直肠癌医学影像病灶分割方法及装置是由杨晓君;刘鸿杰;杨世斌;曾安;胡钦太;徐明;卢永毅;刘馨泽设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的直肠癌医学影像病灶分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的直肠癌医学影像病灶分割方法及装置，旨在解决现有技术仅以医学图像作为单一输入模态，忽视了多模态数据间的潜在语义关联，导致分割效果欠佳的问题。方法包括获取待测直肠癌医学影像病灶图像及其对应的临床文本信息，将二者输入至分割模型进行处理。通过文本多尺度特征提取模块处理临床文本信息，生成目标文本多尺度特征；利用特征编码器对文本特征和医学图像进行编码，输出目标文本图像融合编码特征；将融合编码特征输入尺度注意力模块，输出目标文本图像融合注意力特征；通过特征解码器处理融合注意力特征和融合编码特征，得到目标文本图像解码特征；最后使用分割头对解码特征进行分割，输出最终的目标分割结果。

本发明授权一种基于深度学习的直肠癌医学影像病灶分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的直肠癌医学影像病灶分割方法，其特征在于，包括： 获取待测直肠癌医学影像病灶图像和所述待测直肠癌医学影像病灶图像对应的临床文本信息； 将所述待测直肠癌医学影像病灶图像和所述临床文本信息输入至基于深度学习的直肠癌医学影像病灶分割模型，所述基于深度学习的直肠癌医学影像病灶分割模型包括文本多尺度特征提取模块、特征编码器、特征解码器、尺度注意力模块和分割头； 采用所述文本多尺度特征提取模块对所述临床文本信息进行文本多尺度特征提取，生成目标文本多尺度特征； 通过所述特征编码器对所述目标文本多尺度特征和所述待测直肠癌医学影像病灶图像进行编码，输出目标文本图像融合编码特征；所述特征编码器包括第一多模态特征提取与融合模块、第二多模态特征提取与融合模块、第三多模态特征提取与融合模块和第四多模态特征提取与融合模块；所述目标文本图像融合编码特征包括第一文本图像融合编码特征、第二文本图像融合编码特征、第三文本图像融合编码特征、第四文本图像融合编码特征； 将所述目标文本图像融合编码特征作为所述尺度注意力模块的输入，输出目标文本图像融合注意力特征； 将所述目标文本图像融合注意力特征和所述目标文本图像融合编码特征输入至所述特征解码器进行解码，输出目标文本图像解码特征； 采用所述分割头对所述目标文本图像解码特征进行分割，输出目标分割结果； 所述第一多模态特征提取与融合模块包括视觉状态空间特征提取模组、多核空间注意力模块、3×3卷积层、交叉注意力模块、多层感知机、通道注意力模块； 所述视觉状态空间特征提取模组包括全连接层、深度可分离卷积模块、二维状态空间特征提取模组； 所述特征解码器包括第一多模态特征提取与融合模块、第二多模态特征提取与融合模块、第三多模态特征提取与融合模块和第四多模态特征提取与融合模块。

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