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龙图腾网获悉西安邮电大学;西安市红会医院(西安市骨科研究所)申请的专利基于上下文信息与多尺度特征融合的医学影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：CN120746945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510763188.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于上下文信息与多尺度特征融合的医学影像分割方法是由杨文彬;王小娟;常鑫;郭欣悦设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于上下文信息与多尺度特征融合的医学影像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学影像分割技术领域，具体公开了一种基于上下文信息与多尺度特征融合的医学影像分割方法，包括：获取医学影像数据，并构建双U型编码器‑解码器架构的医学影像分割模型；将医学影像数据输入至第一U型网络进行特征提取，得到多尺度上下文特征；将医学影像数据和多尺度上下文特征逐元素相乘；将逐元素相乘结果输入至第二U型网络进行全局信息建模和局部边界特征增强，输出得到最终的融合特征；将多尺度上下文特征和最终的融合特征进行拼接，得到医学影像分割结果。本发明解决了现有医学图像分割方法在进行息肉分割时存在的分割精度低、计算复杂度高以及对小型息肉分割效果差，无法实现高效分割的问题。

本发明授权基于上下文信息与多尺度特征融合的医学影像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文信息与多尺度特征融合的医学影像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取胃肠道息肉的医学影像数据，并构建医学影像分割模型；其中，医学影像分割模型采用双U型编码器-解码器架构，包括依次连接的第一U型网络和第二U型网络； 将医学影像数据输入至第一U型网络进行特征提取，得到多尺度上下文特征； 将医学影像数据和多尺度上下文特征逐元素相乘； 将逐元素相乘结果输入至第二U型网络进行全局信息建模和局部边界特征增强，输出得到最终的融合特征； 将多尺度上下文特征和最终的融合特征进行拼接，得到胃肠道息肉的医学影像分割结果； 所述第一U型网络包括依次连接的第一编码器、轻量型的空洞空间金字塔池化模块和第一解码器；所述第一编码器与第一解码器跳跃连接； 所述跳跃连接中设置有坐标注意机制，坐标注意机制通过捕捉跨通道的信息、方向感知特征以及位置敏感的特征，在特征恢复过程中保留空间信息； 所述第一编码器为VGG19预训练网络，用于接收医学影像数据，并进行多层次特征提取，得到多层次特征图； 所述轻量型的空洞空间金字塔池化模块，用于接收所述多层次特征图，并对所述多层次特征进行多层卷积处理，提升对局部区域的感知能力； 所述第一解码器，用于接收所述多层次特征图和多层卷积处理后的多层次特征图，进而恢复和细化医学影像数据特征图的空间信息，得到多尺度上下文特征； 所述第二U型网络包括第二编码器、门控自注意力特征融合模块和第二解码器；所述第二编码器和第二解码器之间跳跃连接； 所述门控自注意力特征融合模块的输入端连接第一编码器的另一个输出端和第二编码器的输出端，门控自注意力特征融合模块的输出端连接第二解码器的输入端； 所述第二U型网络进行全局信息建模和局部边界特征增强，具体为： 将医学影像数据和多尺度上下文特征逐元素相乘的结果输入至第二编码器，提取得到全局空间特征； 将多层次特征图和全局空间特征输入至门控自注意力特征融合模块，进行加权融合，得到加权融合特征； 将加权融合特征输入至第二解码器，通过双线性插值对加权融合特征进行上采样，得到上采样后的特征； 计算上采样后的特征与第二编码器和第二解码器之间的跳跃连接的交叉注意力，得到注意力权重； 将注意力权重与上采样后的特征加和，并进行上采样，得到最终的融合特征。

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西安邮电大学;西安市红会医院(西安市骨科研究所)，其通讯地址为：710061 陕西省西安市长安南路563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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