浙江大学梁国艳获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于语义先验引导的不完整多模态脑肿瘤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：CN119693638B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411680170.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于语义先验引导的不完整多模态脑肿瘤分割方法是由梁国艳;周芹;王喆;陈静远;谷林;姚畅;伍赛设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于语义先验引导的不完整多模态脑肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义先验引导的不完整多模态脑肿瘤分割方法。本发明基于互学习蒸馏框架构建SMML网络模型，在每个分支引入MedSAM‑3D模型提供先验的语义引导；本发明设计的方向性的像素级的蒸馏算法可以使双分支网络互相交换学习到的有价值的知识，进一步对网络参数进行优化；这二者的结合使模型在脑肿瘤数据集上实现了SOTA的效果，超越了目前已有的其他模型，获得了最好的分割效果，实现了目前的SOTA。
本发明授权一种基于语义先验引导的不完整多模态脑肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义先验引导的不完整多模态脑肿瘤分割方法，包括如下步骤： 1将四种模态的脑肿瘤MRI图像输入双分支网络1和2，通过模态特异性的编码器生成四个中间特征图谱 2将步骤1得到的中间特征图谱随机掩码一个或多个模态特征模拟缺失的模态输入，得到掩码的多模态特征集掩码的多模态特征集通过一个基于注意力的多模态特征融合模块生成融合特征Fi；融合特征Fi通过一个融合解码器生成每个分支的初始预测分割图谱 3将多模态脑肿瘤MRI图像输入MedSAM-3D模型，得到每个分支的分割图谱 4将分割图谱通过随机掩码一个或多个模态特征来模拟缺失的模态输入，得到任意缺失模态的分割图谱 5拼接步骤2的初始预测分割图谱和步骤4的分割图谱然后通过一个细化网络获得精准的分割预测结果 6计算模型的整体损失，基于步骤6的整体损失函数训练模型； 7运用训练好的模型得到在不完整多模态场景下的脑肿瘤分割结果； 所述步骤1中： 脑肿瘤MRI图像包括四种模态：Flair、T1ce、T1和T2； 对于中间特征图谱其中i表示双分支网络1和2，i∈{1，2}，K表示模态数目，k∈{1，2，3，4}。
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