南通大学马磊获国家专利权
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龙图腾网获悉南通大学申请的专利基于并行编码结构的多尺度交叉超声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：CN119762512B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411914028.6，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于并行编码结构的多尺度交叉超声医学图像分割方法是由马磊;王朝欣;李铮昱;杨汶汶设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于并行编码结构的多尺度交叉超声医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于并行编码结构的多尺度交叉超声医学图像分割方法，称为MSC‑LSAM。属于医学图像处理技术领域，本发明包括在并行了UNet编码器和冻结的分割一切模型视觉编码器，并冻结的分割一切模型视觉编码器中加入高效的适配器块，使得分割一切模型视觉编码器在保持较低参数量的同时，保留学习能力；此外，本发明在UNet全局网络引入多尺度交叉注意力，实现多尺度特征的交叉融合，有效提升边缘分割能力，抑制过拟合；在并行编码器特征拼接之后，加入高效通道注意力特征融合块，实现并行编码器多尺度特征的高效融合。MSC‑LSAM网络能在保证训练精度同时保持较低的运算量。
本发明授权基于并行编码结构的多尺度交叉超声医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于并行编码结构的多尺度交叉超声医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、从公开二维心脏超声数据集CAMUS和自建三维颈动脉超声数据集CAUS获取超声医学图像； 步骤2、使用并行的分割一切模型的视觉编码器和UNet编码器对超声医学图像进行编码； 步骤3、在冻结的分割一切模型视觉编码器中引入适配器，在保持较低计算量的同时，形成可学习的分割一切模型； 步骤4、在UNet全局网络中引入多尺度交叉轴注意力模块，实现多尺度特征的交叉融合； 步骤5、通过通道注意力模块实现双编码器多尺度特征的融合； 步骤6、通过Dice相似系数和95％豪斯多夫距离来评估模型的分割精确度，并设定指标来评估模型的异常情况处理能力； 步骤7、将图像数据输入分割网络进行超声图像分割，完成图像分割，模型分割预测结果输出。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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