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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利面向医学图像序列的语义分割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：CN115861616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211584167.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权面向医学图像序列的语义分割系统是由张玥杰;袁润恬;刘靖正设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向医学图像序列的语义分割系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为面向医学图像序列的语义分割系统。本发明的语义分割系统包括一个跨帧注意力模块和边界感知Transformer；采用先定位再细化的模式，即首先通过跨帧注意力模块，挖掘输入图像的连续帧之间的时序关系，建模帧间的相关性，并进行图像的粗糙分割，通过关注目标区域来定位；然后采用边界感知Transformer对目标物体进一步细化，来提升分割精度；通过学习沿边界提取的图像块之间的依赖关系，经过处理，将这些图像块将重新组合，获得最终分割掩码。本发明在心脏分割磁共振图像数据集和息肉分割内窥镜数据集上都取得优越的分割性能，还可广泛扩展到其它模态的医学图像，如CT扫描图像、超声图像等。

本发明授权面向医学图像序列的语义分割系统在权利要求书中公布了：1.一种面向医学图像序列的语义分割系统，其特征在于，包括一个用于建模帧间关系的跨帧注意力模块和一个用于学习帧内依赖关系的边界感知Transformer；采用先定位再细化模式，即首先通过跨帧注意力模块，挖掘输入图像的连续帧之间的时序关系，建模帧间的相关性，并进行图像的粗糙分割，通过关注目标区域来定位；然后采用边界感知Transformer对目标物体进一步细化，通过学习沿边界提取的图像块之间的依赖关系，经过处理后，将这些图像块将重新组合，获得最终分割掩码； 所述通过跨帧注意力模块，挖掘输入图像的连续帧之间的时序关系，建模帧间的相关性，并进行图像的粗糙分割，通过关注目标区域来定位，具体包括： 对于输入的T帧连续图像，采用基于卷积神经网络的骨干网络为每一帧提取特征；所述骨干网络使用Res2Net的前四层作为特征提取器，每层都输出每帧图像的特征图，记为其中，Cl、Hl和Wl分别为第l层输出特征图的维度、高度和宽度；所述跨帧注意力模块使用第三层输出的特征图为每一帧生成键向量和值向量，然后依次将每一帧作为查询帧，其它帧作为提供键向量和值向量的参考帧；跨帧注意力模块利用连续帧之间的时序信息，进行连续帧之间的交互并建模帧间关系，实现图像的粗糙分割，定位目标物体； 所述采用边界感知Transformer对目标物体进一步细化，通过学习沿边界提取的图像块之间的依赖关系，经过处理后，将这些图像块将重新组合，获得最终分割掩码，具体包括： 边界感知Transformer沿粗糙分割图像中的边界提取图像掩码块，然后将这些边界掩码块与相应的原始图像块进行拼接，输入Transformer进行细化；最后，图像掩码块被重新组合，并输入至解码器来产生分割预测图； 根据定位和细化两个不同阶段，损失函数包含两部分: 其中，和分别表示定位阶段和细化阶段的损失函数；λ是用于平衡两个阶段损失项的超参数； 对于定位阶段的损失，用M1表示跨帧注意力模块输出的分割掩码，Y表示图像的真值标签；通过计算M1和真值Y之间的差异，获得定位阶段的损失 计算最终的预测分割掩码M2和真值Y之间的差异，获得细化阶段的损失

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