买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利融合多尺度特征的医学图像分割方法、设备、存储介质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：CN117315244B 。

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：202311169956.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权融合多尺度特征的医学图像分割方法、设备、存储介质是由何良华;文程艺设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多尺度特征的医学图像分割方法、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合多尺度特征的医学图像分割方法、设备、存储介质，方法利用预训练好的医学图像分割模型进行分割，其中，医学图像分割模型包括：编码器模块，包括基于transformer和基于卷积神经网络的两组不同编码块，用于从待分割图像中提取多尺度特征；特征融合模块，分别与各个编码块连接，用于基于交叉注意力机制，对多尺度特征进行编码和融合；解码器模块，分别于编码器模块和特征融合模块连接，包括多个解码块，用于基于融合后的特征输出最终的分割图。本发明将transformer作为主干网络，同时借助于CNN提取低尺度特征，再对特征进行融合，使得模型具有更强的特征提取和特征融合能力，实现更准确的分割。

本发明授权融合多尺度特征的医学图像分割方法、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合多尺度特征的医学图像分割方法，其特征在于，利用预训练好的医学图像分割模型对获取到的医学图像进行分割，其中，所述的医学图像分割模型包括： 编码器模块，包括基于transformer和基于卷积神经网络的两组不同编码块，用于从待分割图像中提取多尺度特征； 特征融合模块，分别与各个编码块连接，用于基于交叉注意力机制，对多尺度特征进行编码和融合； 解码器模块，分别与所述编码器模块和特征融合模块连接，包括多个解码块，用于基于融合后的特征输出最终的分割图， 所述特征融合块包括： 特征编码子模块，用于将所述编码器模块输出的多尺度特征映射到同一区域并在通道维度进行拼接； 通道注意力计算子模块，用于针对拼接后的输出进行交叉注意力计算； 融合子模块，用于针对交叉注意力计算结果进行融合处理， 对于所述特征编码子模块，给定每个阶段的CNN和transformer分别输出和，首先将每个尺度的编码器特征映射到相同的区域，每个阶段的编码器输出分别用大小为重塑为和，然后分别拼接为和，其中Contact为通道拼接操作， 所述通道注意力计算子模块包括第一计算子模块和第二计算子模块，其中，将作为query，作为key和value作为所述第一计算子模块的输入，将作为query，作为key和value作为所述第二计算子模块的输入： 其中和分别表示两个注意力模块的不同输入的权重参数矩阵，其中，、为所述特征编码子模块中映射到同一区域后的两个通道的特征向量，为所述特征编码子模块中在通道维度进行拼接后的两个通道的特征向量， 和用来分别进行交叉注意力计算： 其中表示归一化操作，表示softmax函数，在N头的情况下，经过多头交叉注意力计算为： 对于所述融合子模块，将和转化为和，然后进行特征融合操作计算得到输出： 其中，进行下采样和RELU得到输出，最后将与第i级的解码器的上采样特征进行连接。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。