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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图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：CN116664595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310571976.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图像分割方法是由赵昊宸;胡晓飞;朱恩嵘;吴佳芸设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图像分割方法，针对脑肿瘤图像中的特定的三部分肿瘤区域进行分割，包括以下步骤，步骤1：确定脑肿瘤小样本数据集，输入脑肿瘤MRI图像数据，对医学图像进行预处理，将数据集分为训练集，验证集与测试集，这三种数据集又分为支持集与查询集；步骤2：构建双分支网络小样本学习分割模型，加入双分支并发空间和通道挤压与激励交互模块DSCSE；步骤3：构建脑肿瘤难样本优化模块加入所述双分支网络小样本学习分割模型中优化网络性能；步骤4：将所获得的双分支网络小样本学习分割模型对测试集数据进行预测得到分割图像。本发明解决了因数据集稀缺造成的分割区域效果差的问题，提高了分割准确率。

本发明授权一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：输入医学图像数据，数据集包括Kaggle数据集和BraTs数据集，所述Kaggle数据集作为预训练网络数据输入，所述Kaggle数据集包括训练集与验证集，所述BraTs数据集作为测试集分割目标图像，所述训练集、验证集、测试集都分为支持集与查询集； 步骤2：构建双分支网络小样本学习分割模型，以U-Net网络为基础构建双分支网络，接着构建小样本学习网络；所述小样本学习网络分为条件分支、交互模块与分割分支；所述小样本学习网络由所述条件分支提供图像特征，通过双分支并发空间和通道挤压与激发交互模块将所述条件分支的分割特征提供给所述分割分支用于分割新的图像； 步骤3：构建脑肿瘤难样本优化模块加入到所述步骤2中的所述双分支网络小样本学习分割模型，设计一种难样本混合损失函数，一是使用了对比学习方法，由所述支持集的图像与标签产生目标类和非目标类进行优化损失函数，再者是使用所述支持集产生的特征信息来优化脑肿瘤图像难样本部分损失函数； 步骤4：将所述步骤3所获得的所述双分支网络小样本学习分割模型对所述测试集的数据进行预测，得到最后的分割预测图像。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9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”。