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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于视觉Transformer的动态筛选医疗图像目标跟踪方法、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：CN120823216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511335181.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉Transformer的动态筛选医疗图像目标跟踪方法、装置是由陶宇鑫;肖晶晶;黄艳华;陈驰设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉Transformer的动态筛选医疗图像目标跟踪方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉Transformer的动态筛选医疗图像目标跟踪方法、装置，涉及计算机视觉技术领域，该方法先将近红外或可见光眼底视频帧标准化为统一分辨率并构建模板—搜索帧对，随后将两帧图像联合映射为Token序列。整体网络在每个剪枝层前嵌入动态局部交互模块，利用深度可分离卷积和点卷积捕获局部上下文，并驱动动态卷积核生成器，自适应加权聚合邻域Token。紧接着，Token筛选与压缩机制TSC在同一剪枝层内运行，仅保留Top‑K关键Token，冗余Token被剪除且原始索引被记录。旨在提升病灶区域如视盘在复杂手术视频中的定位稳定性和推理效率。

本发明授权一种基于视觉Transformer的动态筛选医疗图像目标跟踪方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉Transformer的动态筛选医疗图像目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获取预设采集设备所采集到的原始眼底视频图像序列，并对原始眼底视频图像序列进行标准化预处理，生成输入图像对； 对所输入图像对进行分块处理，转换得到联合输入Token序列，并将联合输入Token序列输入至Transformer网络中； 在Transformer网络的每一个剪枝层前引入一个动态局部交互模块，使用动态局部交互模块对联合输入Token序列中的搜索区域Token进行局部上下文增强处理； 基于注意力引导的可学习Token筛选与压缩机制，对局部上下文增强处理后的联合输入Token序列进行筛选处理； 对筛选后，保留下来的联合输入Token序列的值进行融合建模处理，生成当前帧视盘区域的位置预测结果； 在Transformer网络的每一个剪枝层前引入一个动态局部交互模块，使用动态局部交互模块对联合输入Token序列中的搜索区域Token进行局部上下文增强处理，具体为： 所述Transformer网络包含12个编码层，其中第3层、第6层和第9层为剪枝层，其余层均为标准编码层； 在每一剪枝层之前引入一个基于Query引导的动态局部交互模块，其中，动态局部交互模块包括一维深度可分离卷积层、逐点卷积层和动态卷积核生成器三个部分； 使用一维深度可分离卷积层对所述联合输入Token序列中的每个通道Token序列进行局部结构建模处理，采用逐点卷积层整合跨通道语义形成上下文Key特征，并以原始嵌入向量表示作为原始query向量和Key特征的交互条件，通过动态卷积核生成器生成每个位置的动态卷积核权重，按邻域窗口进行加权聚合，输出上下文增强Token表示。

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