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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MSLQA-Net的轻量化脑肿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：CN119963575B 。

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：202510033486.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于MSLQA-Net的轻量化脑肿瘤分割方法是由顾国生;陈旭东;韩浩杰;邓杰航;黎凡;项德杰;江芡;杨珉浩;伍浩伟;张纯霖;陈泽昊;吴艳娟;李梓亮设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MSLQA-Net的轻量化脑肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MSLQA‑Net的轻量化脑肿瘤分割方法，该方法应用于脑肿瘤核磁共振成像MRI的肿瘤分割。该方法包括：S1：预处理脑部MRI数据，将数据划分为训练集，验证集和测试集；S2：构建多尺度分解残差卷积模块MSDRC进行特征提取，构成多级次特征图；S3：构建跨层特征聚合模块CLFA，对多级次特征图进行高效聚合，得到聚合特征图；S4：构建四重维度注意力模块QDA，对聚合特征图进一步细化，得到细化特征图；S5：融合多尺度分解残差卷积，跨层特征聚合及四重维度注意力模块，构建MSLQA‑Net分割模型；S6：使用训练集，验证集和测试集对分割模型进行训练，验证优化及测试。本发明在脑肿瘤分割任务中，能在提升推理速度的同时，仍保持高精度结果。

本发明授权一种基于MSLQA-Net的轻量化脑肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MSLQA-Net的轻量化脑肿瘤分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：预处理脑部MRI数据，将数据划分为训练集，验证集和测试集； S2：构建多尺度分解残差卷积模块MSDRC进行特征提取，构成多级次特征图； S2.1：采用三种大小的卷积核构建三个特征提取分支； S2.2：在各个分支上对特征进行分解和细化； S2.3：将三个分支的特征进行融合，构建多尺度分解残差卷积模块； 其中，S2.2包括以下步骤： 将一个传统的3D卷积核分解为两个伪3D卷积核的连接，在两个被分解的卷积块之间，利用残差连接以防止特征在提取过程中的信息丢失； S3：构建跨层特征聚合模块CLFA，对多级次特征图进行高效聚合，得到聚合特征图； S3.1：将浅层与中层特征进行聚合，生成初步聚合特征； S3.2：将中层、初步聚合以及深层特征进一步聚合，构建跨层特征聚合模块； S4：构建四重维度注意力模块QDA，对聚合后的特征图进一步细化，得到细化特征图； S4.1：将输入特征沿不同方向进行转置，形成四个分支； S4.2：在四个分支上分别对四个维度进行注意力建模，生成增强后特征； S4.3：将四个分支增强后特征进行融合，构建四重维度注意力模块； 其中，S4.2包括以下步骤： 在轴位、冠状位、矢状位和通道四个维度上建模注意力，四个分支分别进行注意力建模，通过平均池化和标准差池化对输入特征进行池化操作，得到两个池化结果，并将它们进行自适应聚合，生成新的特征张量； S5：融合多尺度分解残差卷积，跨层特征聚合及四重维度注意力模块，构建MSLQA-Net分割模型； S6：使用训练集，验证集和测试集对分割模型进行训练，验证优化及测试。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510060 广东省广州市越秀区东风东路729号大院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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