上海交通大学张娅获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利对于缺失模态鲁棒的多模态MRI脑瘤图像分割方法及系统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：CN117237381B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311244917.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权对于缺失模态鲁棒的多模态MRI脑瘤图像分割方法及系统是由张娅;邢琳煜;陈梦茜;姚江超;王延峰设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本对于缺失模态鲁棒的多模态MRI脑瘤图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种对于缺失模态鲁棒的多模态MRI脑瘤图像分割方法及系统，包括：步骤S1：采集多模态MRI图像数据，并对多模态MRI图像数据进行预处理得到预处理后的多模态MRI图像数据；步骤S2：将预处理后的单模态MRI图像数据分别输入多个不同的编码器‑解码器3D‑UNet网络得到各自模态的判别性表征；步骤S3：将预处理后的多模态MRI图像数据在通道维度上进行连接，并输入至前交互的编码器‑解码器3D‑UNet网络得到前交互融合表征；步骤S4：将前交互融合表征和各自模态的判别性表征基于注意力机制进行自适应动态融合，得到后交互融合表征；步骤S5：将各自模态的判别性表征、前交互融合表征和后交互融合表征分别输入不同的一层深度卷积神经网络得到各自的肿瘤分割图。
本发明授权对于缺失模态鲁棒的多模态MRI脑瘤图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种对于缺失模态鲁棒的多模态MRI脑瘤图像分割方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集多模态MRI图像数据，并对多模态MRI图像数据进行预处理得到预处理后的多模态MRI图像数据； 步骤S2：将预处理后的多模态MRI图像数据中的单模态MRI图像数据分别输入多个不同的编码器-解码器3D-UNet网络得到各自模态的判别性表征； 步骤S3：将预处理后的多模态MRI图像数据中的各单模态MRI图像数据在通道维度上进行连接，并输入至前交互的编码器-解码器3D-UNet网络得到前交互融合表征； 步骤S4：将前交互融合表征和各自模态的判别性表征基于注意力机制进行自适应动态融合，得到后交互融合表征； 步骤S5：将各自模态的判别性表征、前交互融合表征和后交互融合表征分别输入不同的一层深度卷积神经网络得到各自的肿瘤分割图。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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