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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于条件扩散模型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：CN116596949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310618818.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法是由汪晓妍;陈国能;黄晓洁;张玲;夏明;彭梅芳设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件扩散模型的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条件扩散模型的医学图像分割方法，采用构建的分割网络模型对医学图像进行分割，获取医学图像后，先进行预处理后输入到Transformer编码器，获得第一特征；然后将第一特征输入到条件网络解码器，得到第二特征；再获取加噪掩码图像，将加噪掩码图像与第二特征进行特征拼接，输入到扩散模型编码器，得到第三特征；再然后将第三特征与第一特征输入到扩散模型中间层，得到第四特征；最后将第四特征输入到扩散模型解码器，得到最终的分割结果。本发明充分结合图像和掩码信息进行学习，增加医学图像中的上下文信息，更好的定位医学图像中需要分割的区域，从而提高深度神经网络的性能，提高分割模型的精确度。

本发明授权一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法，采用构建的分割网络模型对医学图像进行分割，其特征在于，所述分割网络模型包括Transformer编码器、条件网络解码器、扩散模型编码器、扩散模型中间层和扩散模型解码器，所述基于条件扩散模型的医学图像分割方法，包括： 获取医学图像，进行预处理后输入到Transformer编码器，获得第一特征； 将第一特征输入到条件网络解码器，得到第二特征； 获取加噪掩码图像，将加噪掩码图像与第二特征进行特征拼接，输入到扩散模型编码器，得到第三特征； 将第三特征与第一特征输入到扩散模型中间层，得到第四特征；所述扩散模型中间层，包含第一残差块、堆叠的三个双重交叉注意力模块、自注意力模块和第二残差块；所述第三特征先通过第一残差块，然后分别输入到三个双重交叉注意力模块；第一特征输入到第一个双重交叉注意力模块；前一个双重交叉注意力模块的输出，输入到后一个双重交叉注意力模块；第三个双重交叉注意力模块的输出再通过自注意力模块和第二残差块，最后得到第四特征； 将第四特征输入到扩散模型解码器，得到最终的分割结果。

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