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龙图腾网获悉华中科技大学;武汉联影智融医疗科技有限公司申请的专利基于特征解耦的可缺失模态脑胶质瘤分割模型建立方法及脑胶质瘤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：CN118429313B 。

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：202410583087.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于特征解耦的可缺失模态脑胶质瘤分割模型建立方法及脑胶质瘤分割方法是由王植炜;李强;杨凯翔;单文奇设计研发完成，并于2024-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征解耦的可缺失模态脑胶质瘤分割模型建立方法及脑胶质瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征解耦的可缺失模态脑胶质瘤分割模型建立方法及脑胶质瘤分割方法，属于医学图像分割领域，所建立的模型包括特征解耦模块和特征补偿模块：特征解耦模块包括四个分支，对应四个模态；任意模态m对应的分支对模态m分别提取四组特征后，按通道拼接为特征Xm，并对其中各通道的注意力打分，按照得分从高到底对通道排序后与特征Xm相加，得到CSSAXm，将特征CSSAXm沿通道等分为四组特征，第一组特征为模态m的自特征，其余三组特征分别为模态m与其他三个模态的互特征；特征补偿模块，利用未缺失模态的自特征，以及未缺失模态与缺失模态的互特征构建全模态特征。本发明能够有效提高模态缺失情况下的脑胶质瘤分割性能。

本发明授权基于特征解耦的可缺失模态脑胶质瘤分割模型建立方法及脑胶质瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征解耦的可缺失模态脑胶质瘤分割模型建立方法，其特征在于，包括： 收集已标注脑胶质瘤分割标签的大脑组织MRI图像，将同一大脑组织在不同模态下的MRI图像配准至同一模态后进行归一化，得到脑胶质瘤分割数据集； 初始化3DU-Net网络后，将其第一层替换为相互连接的特征解耦模块和特征补偿模块，得到改进的3DU-Net网络，并利用所述脑胶质瘤分割数据集对其进行训练，训练结束后，得到脑胶质瘤分割模型； 其中，所述特征解耦模块包括四个分支，对应四个模态；任意模态m对应的分支包括：四个并行的特征提取单元，分别对模态m下的大脑组织图像进行特征提取，得到四组中间解耦特征；以及通道稀疏自注意力单元，用于将四组中间解耦特征按通道拼接，得到特征，之后对特征中各通道的注意力打分，并按照注意力得分从高到底的顺序对特征中各通道进行排序后与特征相加，得到特征，将特征沿通道等分为四组特征，第一组特征为模态m的自特征，其余三组特征分别为模态m与其他模态的互特征； 所述特征补偿模块，用于构建全模态特征，其中，未缺失模态的特征为该模态的自特征，缺失模态的特征为未缺失模态与该模态的互特征。

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