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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于PET/CT图像跨模态特征融合的食管癌肿瘤靶区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：CN116258732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310109050.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于PET/CT图像跨模态特征融合的食管癌肿瘤靶区分割方法是由他得安;岳曜廷;宋少莉设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PET/CT图像跨模态特征融合的食管癌肿瘤靶区分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PETCT图像跨模态特征融合的食管癌肿瘤靶区分割方法；该方法以Transformer融合注意力渐进语义嵌套网络TransAttPSNN作为食管癌肿瘤靶区三维分割模型实现食管癌肿瘤靶区分割；TransAttPSNN网络以注意力渐进语义嵌套网络AttPSNN为主干结构，包括两路分割网络，一路为PET流，另一路为CT流，两路分割网络的不同尺度特征阶层中嵌入Transformer跨模态自适应特征融合模块。和现有技术相比，本发明方法能有效提升食管癌肿瘤靶区的分割精度，获得更好的分割性能。

本发明授权一种基于PET/CT图像跨模态特征融合的食管癌肿瘤靶区分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PETCT图像跨模态特征融合的食管癌肿瘤靶区分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.收集临床食管癌患者的PETCT图像及其对应的标签，形成PETCT图像数据集； S2.对PETCT图像数据集进行预处理； S3.建立食管癌肿瘤靶区三维分割模型：Transformer融合注意力渐进语义嵌套网络TransAttPSNN； TransAttPSNN网络以引入了卷积注意力机制注意力渐进语义嵌套网络AttPSNN为主干结构，包括两路分割网络，一路为PET流，另一路为CT流，PET流与CT流的网络结构相同，均采用AttPSNN网络；AttPSNN网络为U型网络结构，通过在渐进语义嵌套网络PSNN中引入卷积注意力机制搭建而成，其包含5种尺度大小的特征图像，编码路径上包含5个卷积阶层，其中前两个卷积阶层各由2个串联的卷积模块，后三个卷积阶层各由3个串联的卷积模块组成，卷积模块由卷积层ConV、批归一化层BN和修正线性激活层ReLU组成，编码路径上的五个卷积阶层间隙均连接了最大池化层以进行下采样，第五个卷积阶层为U型网络结构的中间桥接部分；解码路径上包含4个卷积注意力阶层，其中，第一个卷积注意力阶层由卷积注意力模块串联ConV层组成，后三个卷积注意力阶层由卷积注意力模块串联ConV与三线性插值上采样层组成；在PET流与CT流之间，5个Transformer跨模态自适应特征融合模块被用于连接5个不同尺度的PET与CT特征图像，以对其进行自适应特征融合，融合后的结果又分别被传输回到PET流与CT流路径中参与后续信息前向传播，通过深度监督的连接方式，将上下两路AttPSNN解码路径上的输出以及两路各自的总输出先进行通道连接，再经由一个卷积层处理，最后通过输出层Sigmoid得到分割预测结果； S4.训练所建立的TransAttPSNN分割模型； S5.应用训练所得的TransAttPSNN分割模型对未知食管癌病患的PETCT图像进行食管癌肿瘤靶区分割预测，输出最佳分割精度，并对分割结果进行可视化显示。

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