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龙图腾网获悉上海艺冉医疗科技股份有限公司申请的专利基于易混淆区域信息挖掘的胰腺肿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：CN116823843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310841360.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于易混淆区域信息挖掘的胰腺肿瘤分割方法是由谢飞;卢伟;曾心昊;熊郁希;谭昕设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于易混淆区域信息挖掘的胰腺肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于易混淆区域信息挖掘的胰腺肿瘤分割方法，该方法基于胰腺肿瘤分割模型，模型采用多尺度U‑Net网络，在编码器中采用三个大小不同的卷积核来提取特征，提取的特征图包含不同尺度的上下文信息，因此提高了对于小肿瘤的胰腺肿瘤分割的性能，另外，模型采用定位和聚焦模块，首先通过注意力模块获得长距离依赖关系来定位潜在的肿瘤，然后查找和去除干扰信息，逐步精细化初始分割结果，解决与背景组织具有相似性的胰腺肿瘤分割效果较差的问题。

本发明授权基于易混淆区域信息挖掘的胰腺肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于易混淆区域信息挖掘的胰腺肿瘤分割方法，其特征在于，包括： 将待分割图片输入到胰腺肿瘤分割模型中，输出肿瘤的准确位置； 所述胰腺肿瘤分割模型，包括：多尺度U-Net网络，聚焦网络结构和定位模块； 所述多尺度U-Net网络包括编码器结构和解码器结构，所述解码器结构包括多个解码器层，将待分割图片输入到所述多尺度U-Net网络中，每个所述解码器层输出一个层特征；每个解码器层采用三种不同的卷积核； 所述定位模块用于根据所述解码器结构第一个解码器层输出的层特征，输出肿瘤的潜在位置； 所述聚焦网络结构用于根据所述解码器结构输出的层特征、所述肿瘤的潜在位置，输出肿瘤的准确位置； 所述定位模块包括通道注意力块和空间注意力块； 所述解码器结构第一个解码器层输出的层特征经过卷积、批归一化后，输入到所述定位模块，所述定位模块输出所述肿瘤的潜在位置； 所述聚焦网络结构包括多个聚焦模块，所述多个聚焦模块与除了第一个解码器层以外的多个解码器层一一对应； 第一个聚焦模块用于根据对应的解码器层输出的层特征、第一个解码器层输出的层特征和所述定位模块输出的所述肿瘤的潜在位置，输出所述第一个聚焦模块的肿瘤位置预测结果； 其他的聚焦模块用于根据对应的解码器层输出的层特征、前一个解码器层输出的层特征和前一个聚焦模块输出的肿瘤位置预测结果，输出肿瘤位置预测结果；最后一个聚焦模块输出的肿瘤位置预测结果即为所述肿瘤的准确位置； 其中，其他的聚焦模块用于根据对应的解码器层输出的层特征、前一个解码器层输出的层特征和前一个聚焦模块输出的肿瘤位置预测结果，输出肿瘤位置预测结果，包括： 所述聚焦模块包括上下文探索模块； 针对当前的聚焦模块，前一个聚焦模块输出的肿瘤位置预测结果进行上采样，得到第一上采样结果图； 所述当前的聚焦模块对应的解码器层输出的层特征经过卷积、批归一化后，分别与所述第一上采样结果图和所述第一上采样结果图的反向图相乘，得到第一相乘结果和第二相乘结果； 将所述第一相乘结果和所述第二相乘结果分别输入到所述上下文探索模块，分别输出假阳性干扰物和假阴性干扰物； 将所述前一个解码器层输出的层特征经过卷积、批归一化后，再经过上采样，得到第二上采样结果； 所述假阳性干扰物和所述第二上采样结果使用基于元素的减法运算，运算结果经过批归一化后，得到第一处理结果； 所述假阴性干扰物和所述第一处理结果经过基于元素的加法运算，运算结果经过批归一化后，得到细化特征图； 对所述细化特征图进行卷积，得到肿瘤位置预测结果。

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