宁波诺丁汉大学何祥健获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波诺丁汉大学申请的专利一种基于混合卷积神经网络和变换器的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：CN120088268B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510001447.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于混合卷积神经网络和变换器的医学图像分割方法是由何祥健;李嘉轩;徐卿设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混合卷积神经网络和变换器的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混合卷积神经网络和变换器的医学图像分割方法，基于局部特征图和全局特征图之间的通道特征构建通道特征相关性矩阵，并基于通道特征相关性矩阵对全局特征图和局部特征图之间的通道信息进行交互融合，再对通道信息交互融合后的全局特征图和局部特征图进行空间信息上的交互和融合，使局部特征图和空间特征图都具有局部特征信息和全局特征信息，从而增强了图像分割模型对全局特征信息和局部特征信息的捕捉能力，提高了图像分割模型以高精度重建掩膜的能力。
本发明授权一种基于混合卷积神经网络和变换器的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合卷积神经网络和变换器的医学图像分割方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取待分割的医学图像； 步骤2，构建图像分割模型，将待分割的医学图像输入图像分割模型中，所述图像分割模型包括预处理层、混合编码器层和解码器层； 所述预处理层用于对医学图像进行图像分割处理和局部特征提取； 所述混合编码器层与预处理层连接，用于从分割图像和局部特征中提取全局特征图和局部特征图，并基于全局特征图和局部特征图的通道特征构建通道特征相关性矩阵，基于通道特征相关性矩阵对全局特征图和局部特征图执行通道信息的交互融合，然后对交互融合后的全局特征图和局部特征图进行空间信息上的交互融合； 所述解码器层用于对预处理层输出的局部特征和混合编码器层执行空间信息交互融合后的特征进行拼接和上采样操作，输出目标分割图像。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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