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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于频率相位引导的复数模型临床图像语义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：CN119399464B 。

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：202411469038.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于频率相位引导的复数模型临床图像语义分割方法是由周光泉;张文博设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频率相位引导的复数模型临床图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频率相位引导的复数模型临床图像语义分割方法，包括：对原始临床图像进行预处理；数据输入Gabor小波变换模块转换为复值域图像；将复值域图像输入编码网络，通过复值的混合注意模块选择性地调整相位分量的感知和对不同频率成分的偏好，得到复值域特征；将复值域特征输入频率自适应分离模块，将复值域特征分解为高频特征和低频特征，且将低频特征与高频特征合并通过频率通道注意力模块筛选出重要特征；将重要特征输入下一级编码器，并将高频特征与解码器各层次特征合并，得到临床图像的分割结果。本发明有效地利用了相位信息和频率信息，可以更好地将临床图像中的目标区域与相似背景区分开来，提升分割效果。

本发明授权一种基于频率相位引导的复数模型临床图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频率相位引导的复数模型临床图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对原始临床图像进行预处理； S2：将步骤S1得到的预处理后的图像数据输入Gabor小波变换模块转换为复值域图像； S3：将步骤S2得到的复值域图像输入编码网络，通过复值的混合注意模块选择性地调整相位分量的感知和对不同频率成分的偏好，得到复值域特征； S4：将步骤S3得到的复值域特征输入构建好的频率自适应分离模块，将复值域特征分解为高频特征和低频特征，且将低频特征与高频特征合并通过频率通道注意力模块筛选出重要特征； S5：将步骤S4得到的重要特征输入下一级编码器，并将高频特征与解码器各层次特征合并，在解码器末层将实部与虚部特征整合，得到临床图像的分割结果； 步骤S3中编码网络采用UNet网络，将UNet网络修改为复数形式，包括将卷积核、激活函数和批归一化都用复数形式表示，具体如下： 复数卷积表示为复数特征图h与卷积滤波器W之间的卷积运算，其中h＝a+ib，W＝A+iB；根据复数运算的定义，复数卷积的计算过程表示为： W*h＝A*a-B*b+iB*a+A*b； 复数激活ReLU，满足Cauchy-Riemann方程，如下所示： 对复数输入z的批量归一化计算如下： 其中，是z的归一化，V是协方差矩阵，E[·]是输入z的均值。

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