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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种基于异构特征协同提取的医学图像分割方法、系统、介质和设备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：CN120451573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510966903.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于异构特征协同提取的医学图像分割方法、系统、介质和设备是由朱国庆;王佳熙设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构特征协同提取的医学图像分割方法、系统、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构特征协同提取的医学图像分割方法、系统、介质和设备，属于图像分割的技术领域，获取医学图像并进行预处理；将预处理后的医学图像分别输入第一编码器和第二编码器，所述第一编码器基于Sobel算子提取医学图像的边缘特征，所述第二编码器基于通道注意力机制提取医学图像的全局特征。基于迭代注意力特征融合机制，将初始边缘特征和全局特征进行融合，并通过跳跃连接与解码器相应层的上采样的特征融合，将融合后的特征与全局特征进行解码，得到分割图。本发明能够自动学习来自边缘和全局不同位置和尺度的特征重要性，从而更好地捕捉图像中的复杂信息，提高医学图像分割的准确度。

本发明授权一种基于异构特征协同提取的医学图像分割方法、系统、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于异构特征协同提取的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取医学图像数据集，并对数据集进行预处理； 步骤S2：采用训练后的图像分割网络模型对医学图像进行分割； 步骤S21：将预处理后的医学图像输入第一编码器，所述第一编码器基于Sobel算子提取医学图像的边缘特征； 步骤S22：将预处理后的医学图像输入第二编码器，所述第二编码器基于通道注意力机制提取医学图像的全局特征； 步骤S23：基于迭代注意力特征融合机制，将初始边缘特征和全局特征进行融合，并通过跳跃连接与解码器相应层的上采样的特征融合； 步骤S24：将步骤S23融合后的特征与全局特征进行解码，得到分割图； 所述步骤S21包括以下步骤： 步骤A1：首先，输入预处理后的医学图像，采用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度，并处理得到边缘强度图，得到初始边缘特征，再经ReLU激活函数进行非线性增强； 步骤A2：然后，将梯度增强后的特征分别输入若干个卷积支路，以捕获多尺度特征；所述卷积支路的输出与初始边缘特征拼接，并通过1×1卷积实现特征重组；将若干个特征重组后的多尺度特征融合； 步骤A3：最后，通过特征精炼层对融合后的多尺度特征进行深度优化，强化边缘响应的一致性； 所述步骤S22包括以下步骤： 步骤B1：将预处理后的医学图像依次输入至3x3卷积层、特征校准单元、5x5卷积层、特征校准单元和7x7卷积层，处理得到第一特征图；所述特征校准单元基于通道注意力机制处理特征； 步骤B2：将预处理后的医学图像输入二维卷积层得到第二特征图； 步骤B3：将第一特征图和第二特征图进行特征拼接，得到全局特征。

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