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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于CrossMAE的脑胶质瘤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：CN119722710B 。

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：202411911728.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于CrossMAE的脑胶质瘤分割方法是由黎凡;项德杰;江芡;杨珉浩;伍浩伟;张纯霖;陈泽昊;吴艳娟;李梓亮;顾国生;邓杰航设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CrossMAE的脑胶质瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CrossMAE的脑胶质瘤分割方法，旨在通过MRI与诊断报告联合提取视觉语言表征来增强分割性能。该方法通过随机掩蔽图像与文本信息，并重建被掩蔽内容，学习跨模态深层关联，进而实现MRI脑胶质瘤的精准分割。该方法包括以下步骤：S1：采集多模态MR脑肿瘤图像及诊断报告，构建数据集；S2：设计图文掩码编码器，对数据进行有选择性的掩蔽处理；S3：构建基于CrossMAE的MRI脑胶质瘤分割模型；S4：设计多任务级联损失函数，利用数据集对分割模型进行训练与优化，获得训练好的MRI脑胶质瘤分割模型；S5：根据训练好的MRI脑胶质瘤分割模型进行MRI脑胶质瘤分割。本发明从MRI中有效提取并利用跨模态互补信息，从而实现对MRI脑胶质瘤的精准分割。

本发明授权一种基于CrossMAE的脑胶质瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CrossMAE的脑胶质瘤分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：采集多模态MR脑肿瘤图像及配套的诊断报告，构建数据集； S2：设计图文联合掩码策略，对数据进行有选择性的掩蔽处理； S3：构建基于CrossMAE的MRI脑胶质瘤分割模型； 其中，S3包含以下步骤： S3.1：构建的MRI脑胶质瘤分割模型采用跨模态编码器模块，使用不同的编码器分别提取图像和文本特征；其中，图像编码器由ViTVisionTransformer组成，通过ViT图像编码器对MRI的T1,T1ce,T2,Flair模态进行特征提取；而文本编码器由Transformer组成，通过输入文本序列提取相应的特征； S3.2：设计协同表示模块，引入协同注意力机制来融合来自MRI不同模态以及文本序列的上下文信息，从而整合并压缩每个模态的信息，同时共享必要的关键信息； S3.3：设计推理重建模块学习不同模态之间的映射关系，在各模态中实现精确的特征重建，设计并计算图文联合重建损失，从而进一步提升模型的重建能力； S4：设计多任务级联损失函数，利用数据集对分割模型进行训练与优化，获得训练好的MRI脑胶质瘤分割模型； 其中，S4包含以下步骤： S4.1：计算图文联合重建损失： S4.2：计算分割任务损失； S4.3：设计多任务级联损失，同时考虑重建任务损失以及后续分割任务损失来优化模型，由重建损失和分割损失的加权和组成； S5：根据训练好的MRI脑胶质瘤分割模型进行MRI脑胶质瘤分割。

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