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龙图腾网获悉山东省人工智能研究院;天津大学;齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于多特征感知的3D医学图像模糊边界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：CN120163840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510645201.5，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于多特征感知的3D医学图像模糊边界分割方法及系统是由徐鹏摇;舒明雷;吕琪;单珂;周书旺设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征感知的3D医学图像模糊边界分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及3D医学图像分割技术领域，具体涉及基于多特征感知的3D医学图像模糊边界分割方法及系统，如下：对待分割的3D医学图像进行预处理，得到低维度的特征序列；构建医学3D形态捕捉注意力模块对特征序列进行处理，得到形态注意力特征；构建3D图像边界感知分割网络，将特征序列输入至3D图像边界感知分割网络中进行特征提取，得到边界感知特征；构建3D图像边界感知判别器，将形态注意力特征和边界感知特征进行拼接融合得到分割结果，然后输入至3D图像边界感知判别器进行评估，再根据评估结果反馈优化3D图像边界感知分割网络。本发明通过多特征感知注意力模块可捕捉3D医学图像细微的异质纹理特征，充分利用3D医学图像的多层次信息，提升分割效果。

本发明授权基于多特征感知的3D医学图像模糊边界分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征感知的3D医学图像模糊边界分割方法，其特征是，包括以下步骤： S1、对待分割的3D医学图像进行预处理，得到低维度的特征序列； S2、构建医学3D形态捕捉注意力模块，该模块包括归一化层、可变形态捕捉注意力模块、卷积核大小的3D卷积层和卷积核大小为的3D卷积层，将低维度的特征序列输入至医学3D形态捕捉注意力模块，得到形态注意力特征； S3、构建3D图像边界感知分割网络，该网络包括两个多特征感知注意力模块MFPA和一个边界感知模块BAM，将低维度的特征序列输入至3D图像边界感知分割网络中进行特征提取，得到边界感知特征； 两个多特征感知注意力模块MFPA分别为第一多特征感知注意力模块和第二多特征感知注意力模块，两个多特征感知注意力模块内部均包括空间注意力特征捕捉模块和通道注意力捕捉模块，输入的特征分别经过空间注意力特征捕捉模块和通道注意力捕捉模块，得到空间注意力特征和通道注意力特征，然后将两特征进行融合，得到特征感知注意力模块的输出； S4、构建3D图像边界感知判别器，将形态注意力特征和边界感知特征进行拼接融合得到分割结果，然后将分割结果输入至3D图像边界感知判别器进行评估，再根据评估结果反馈优化3D图像边界感知分割网络。

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山东省人工智能研究院;天津大学;齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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”。