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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于高效并行编码的边缘启发式医学图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：CN120747146B 。

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：202511258012.9，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于高效并行编码的边缘启发式医学图像分割方法是由王润民;崔灵馨;朱姿諭;胡欣;许涵;宋星东;余聪镇;刘锦辉;丁亚军设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高效并行编码的边缘启发式医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高效并行编码的边缘启发式医学图像分割方法。该方法针对现有医学图像分割任务中存在的问题，提出编码‑解码架构。编码阶段采用CNN与KAN‑Transformer并行编码器处理输入图像；其中，KAN‑Transformer利用小波变换对KAN网络进行降维，在保留KAN非线性建模优势的同时降低计算复杂度；两个编码器的多尺度特征通过通道注意力机制融合。在解码阶段，首先利用边缘提取模块从融合的编码特征中提取边缘信息；随后，边缘增强模块将边缘信息与解码特征融合，实现边缘信息对分割的启发。本发明通过并行编码融合CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局依赖建模能力，结合KAN结构提升非线性表达，并引入边缘启发机制强化分割边界，有效提升了医学图像目标区域分割的精度与效率。

本发明授权一种基于高效并行编码的边缘启发式医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高效并行编码的边缘启发式医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：并行编码步骤：将医学图像同时输入基于卷积神经网络CNN的第一编码器分支和基于KAN-Transformer的第二编码器分支进行特征提取与编码，分别得到CNN编码特征和KAN-Transformer编码特征，其中KAN-Transformer编码器将标准Transformer块中的多层感知机MLP结构和用于生成查询向量Q、键向量K、值向量V的线性映射层替换为KAN结构，对输入特征做离散小波变换得到高低频分量，将低频分量输入KAN-Transformer块中处理后与高频分量整合为频域特征，再经逆离散小波变换重构回空间域特征； 编码特征融合步骤：利用通道注意力模块将第一编码器分支输出的CNN编码特征和第二编码器分支输出的KAN-Transformer编码特征进行融合，得到多尺度融合编码特征； 边缘信息提取步骤：利用边缘提取模块从所述多尺度融合编码特征中提取分割目标的边缘特征； 特征解码步骤：将同阶段的解码特征和融合后的编码特征通过跳跃连接进行连接后，输入CNN解码器中进行解码，得到多尺度解码特征； 边缘信息增强步骤：利用边缘增强模块，将所述边缘特征与所述多尺度解码特征进行融合，得到增强解码特征； 分割掩膜生成步骤：基于所述增强解码特征，生成最终的分割掩膜图。

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