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龙图腾网获悉华中科技大学;武汉联影智融医疗科技有限公司申请的专利基于目标感知的脑胶质瘤分割模型建立方法及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：CN119360016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411351043.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于目标感知的脑胶质瘤分割模型建立方法及分割方法是由王植炜;李强;单文奇;杨凯翔设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标感知的脑胶质瘤分割模型建立方法及分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于目标感知的脑胶质瘤分割模型建立方法及分割方法，属于医学图像分割领域，包括：建立包含SwinUNETR网络和目标感知网络的初始分割模型；目标感知网络用于将提示文本转换为静态任务提示向量，并根据静态任务提示向量生成2N+M个通道特征权重图，分别作用于SwinUNETR网络中各编码模块中基于窗口的多头注意力机制层、基于滑动窗口的多头注意力机制层输出的特征，以及各解码模块输出特征；利用带有分割子任务提示文本且标注了分割结果金标准的多模态脑部MRI图像构成的训练数据集训练初始分割模型，得到所需模型。本发明所建立的模型具有动态感知分割子任务并增强模型对于相应肿瘤区域的特征提取能力，能提高脑肿瘤分割精度。

本发明授权基于目标感知的脑胶质瘤分割模型建立方法及分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标感知的脑胶质瘤分割模型建立方法，其特征在于，包括： 步骤S1：建立初始分割模型；所述初始分割模型包括： SwinUNETR网络，用于对多模态脑部MRI图像执行脑胶质瘤的分割子任务，其编码结构中编码模块的数量为N，解码结构中解码模块的数量为M；分割子任务包括：全肿瘤分割、肿瘤核心分割和增强肿瘤分割； 以及目标感知网络；所述目标感知网络包括： STP生成模块，用于将提示文本转换为一维的静态任务提示向量；所述提示文本用于指示分割子任务的类型； 通道特征权重图生成模块，用于根据静态任务提示向量生成2N+M个通道特征权重图； 以及2N+M个通道特征增强模块，分别设置于所述SwinUNETR网络中各编码模块内基于窗口的多头注意力机制层之后、基于滑动窗口的多头注意力机制层之后，以及各解码模块之后，分别用于将2N+M个通道特征权重图作用于相应的特征，实现通道特征增强； 步骤S2：利用训练数据集对所述初始分割模型进行训练，训练结束后，得到基于目标感知的脑胶质瘤分割模型； 所述训练数据集中的训练数据包括用于指示分割子任务类型的提示文本，以及标注了分割结果金标准的多模态脑部MRI图像。

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