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龙图腾网获悉安庆师范大学申请的专利基于两级特征融合的肿瘤分割模型训练方法及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：CN120876436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511043568.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于两级特征融合的肿瘤分割模型训练方法及分割方法是由张亮亮;刘家伟;刘慧;刘佳慧;王朕朕;汤庆丰设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两级特征融合的肿瘤分割模型训练方法及分割方法在说明书摘要公布了：本申请提供基于两级特征融合的肿瘤分割模型训练方法及分割方法，涉及医学图像分割领域，解决了现有技术肿瘤与周围组织之间界限不清，特别是形态复杂、结构多变的目标区域分割精度较低，易出现误判或漏检的的技术问题。该方法包括：获取训练样本集和测试样本集；构建图像分割卷积网络；基于训练样本集、交叉熵损失和Dice损失对所述分割卷积网络进行训练，基于测试样本集对肿瘤分割模型进行测试，得到肿瘤分割模型。本申请用于对超声图像和磁共振图像中的肿瘤区域进行分割的过程中。

本发明授权基于两级特征融合的肿瘤分割模型训练方法及分割方法在权利要求书中公布了：1.基于两级特征融合的肿瘤分割模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集和测试样本集；其中，所述训练样本集和测试样本集均包括对肿瘤图像进行预处理后的多组样本图像和若干与之对应的标签图；所述标签图为对样本图像进行分割后的图像； 构建分割卷积网络；其中，所述分割卷积网络包括嵌入模块、变换器模块、解码器模块和分割头模块；所述嵌入模块包括ResNet主干网络和CCDA模块；所述CCDA模块由位置注意力机制层和通道注意力机制层组成； 基于训练样本集、交叉熵损失和Dice损失对所述分割卷积网络进行训练，基于测试样本集对训练后的分割卷积网络进行测试，得到肿瘤分割模型； 对所述分割卷积网络进行训练，包括： 将若干样本图像输入至嵌入模块进行特征处理，得到第一特征； 将所述第一特征输入至变换器模块进行特征处理，得到第二特征；其中，所述变换器模块包括隐藏特征层、层归一化、多头自注意力机制和多层感知器； 将所述第二特征输入至解码器模块进行特征处理，得到第三特征；其中，所述解码器模块包括第一上采样层、门控融合模块和双分支注意力融合模块； 将所述第三特征输入至分割头模块进行图像分割，得到分割图像；其中，分割头模块包括3×3卷积层、第二上采样层和输出层； 基于分割图像、标签图、交叉熵损失和Dice损失并通过优化器对分割卷积网络进行更新，得到更新后的分割卷积网络； 将所述第二特征输入至解码器模块进行特征处理，包括： 将第二特征输入至第一上采样层进行处理之后，分别通过门控融合模块中的动态蛇形卷积层进行叠加以及经过门控融合模块中的可变形卷积层进行处理，得到叠加信息C和可变形卷积信息D； 将可变形卷积信息D与叠加信息C依次进行平均池化、卷积、修正线性、卷积和逻辑S函数处理，得到通道信息A； 对可变形卷积信息D与叠加信息C拼接后进行7×7卷积操作和逻辑S函数处理，得到空间信息B； 将通道信息A、空间信息B和叠加信息C进行点乘操作，得到特征信息E；通过计算式Z=E×M+D×1-M进行计算得到第三特征；其中，M为C与D在通过1×1卷积与逻辑S函数后得到的动态融合权重。

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安庆师范大学，其通讯地址为：246000 安徽省安庆市菱湖南路128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”。

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