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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于变分混合专家模型的医学图像自动分割方法及装置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：CN120047459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510535439.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于变分混合专家模型的医学图像自动分割方法及装置是由林泽杭;林政;杜侠;朱顺痣设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分混合专家模型的医学图像自动分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供的基于变分混合专家模型的医学图像自动分割方法及装置，涉及医学图像处理技术领域。本发明通过获取三维医学图像，并输入U‑Net编码器进行多层级卷积、下采样特征提取、自适应字典增强操作，生成每一级增强特征图；将最后一级的增强特征图输入变分混合专家模块进行共享特征提取，并与多个专家模型的动态路由选择结果输出融合，生成融合特征；将融合特征结合最后一级的增强特征图输入U‑Net解码器进行上采样操作，并逐级拼接上采样的输出与当前层级的增强特征图以恢复图像的空间分辨率，得到解码融合特征；将解码融合特征输入单通道卷积层，输出分割结果。本发明有效提升了医学图像分割的准确性、鲁棒性以及对多模态医学图像的适应能力。

本发明授权基于变分混合专家模型的医学图像自动分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于变分混合专家模型的医学图像自动分割方法，其特征在于，包括： S1,获取三维医学图像； S2,将所述三维医学图像输入U-Net编码器进行多层级的卷积、下采样特征提取与自适应字典增强操作，以优化特征的局部结构表达，生成每一级增强特征图；其中，所述U-Net编码器的每一级包括卷积块、最大池化降采样与自适应字典增强模块；通过所述自适应字典增强模块对每一级特征图的每个样本进行基于动态字典与注意力机制的增强操作，以优化特征的局部结构表达； 所述自适应字典增强模块进行基于动态字典与注意力机制的增强操作具体为： 将输入的特征图进行三维块提取，得到块向量； 通过动态字典生成器为特征图的每个样本生成结构字典； 将所述块向量与所有样本的结构字典输入多头注意力模块进行增强与重构，得到增强后的特征图； S3,将最后一级的增强特征图输入变分混合专家模块进行共享特征提取，并与多个专家模型的动态路由选择结果输出融合，生成融合特征；其中，所述变分混合专家模块包含共享特征提取器与专家网络，用于对输入特征进行动态路由选择和概率分布建模；所述专家网络由多个专家模型构成； 其中，所述共享特征提取器用于提取输入特征的通用模式，以减少专家模型的冗余计算； 每个所述专家模型由三个变分U-Net组成，并独立处理输入特征生成变分参数，以进行不同模态输入特征的特征提取；所述变分参数包括专家模型的均值和对数方差；输入特征经多个专家模型处理后，采用门控与路由机制进行动态路由选择，并将路由输出结果与共享特征融合输出，得到融合特征； S4,将所述融合特征结合最后一级的增强特征图输入U-Net解码器进行上采样操作，并逐级拼接上采样的输出与当前层级的增强特征图以恢复图像的空间分辨率，得到解码融合特征； S5,将所述解码融合特征输入单通道卷积层，输出分割结果。

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