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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利基于多路径模态融合和边缘驱动注意力的脑肿瘤分割算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：CN119722705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411780607.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于多路径模态融合和边缘驱动注意力的脑肿瘤分割算法是由黄同愿;闵婕;胡传新;张智星;黄柏雄;柳春源;陈华宇设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多路径模态融合和边缘驱动注意力的脑肿瘤分割算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多路径模态融合和边缘驱动注意力的脑肿瘤分割算法，属于医学图像分析技术领域。包括：对原始图像进行二维切片和中心剪裁处理；将输入图像分解为两个独立的二通道特征并通过卷积层提取初步特征；分解后图像分别输入到基于Transformer的双主干特征学习流中提取特定模态下的语义特征，同时通过共享融合路径进行深度整合，挖掘不同模态的高低阶细节信息。解码阶段，上下两条独立路径通过边缘驱动注意力对浅层边缘特征进行精细化引导；同时共享融合路径采用多尺度模态融合模块配合跳跃连接进行多特征融合。本发明在细粒度边缘处理和复杂肿瘤形态分割方面具有显著优势。

本发明授权基于多路径模态融合和边缘驱动注意力的脑肿瘤分割算法在权利要求书中公布了：1.基于多路径模态融合和边缘驱动注意力的脑肿瘤分割算法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取原始脑肿瘤图像H×W×D，将原始3D数据沿轴向面切片成2D图像H×W，采用z-score归一化，统计无关背景区域范围确定中心剪裁图像； S2：将输入的四通道图像沿通道维度分解为两个独立的二通道特征，并使用3×3卷积设置其输出通道等于分类个数； S3：分解后的图像同时传入基于Transformer的双主干特征学习流中，分别从对应脑肿瘤模态中提取特征表示,同时保留两条独立路径中各阶段结束后获取到的模态属性，将其作为输入同时传入第三条基于Transformer的共享融合路径，深度挖掘不同模态的MRI中的多模态语义特征和边缘特征； S4：解码阶段，上下两条独立路径在逐步上采样过程中利用边缘驱动注意力分别接收来自编码阶段对应各层级的模态特征和解码阶段高一层次的预测信息以及经过传统数字图像处理的高频特征，使浅层边缘特征信息发挥引导作用，精细脑肿瘤亚区边缘细节，得到边界清晰的预测结果； S5：第三条共享融合路径的解码部分采取跳跃连接配合使用多尺度模式融合模块，充分融合多尺度脑肿瘤特征，并通过线性二插值方法进行上采样，得到高分辨率的预测结果，以便更好地定位和区分脑肿瘤区域； S6：对三条路径所产生脑肿瘤分割结果采用混合边界损失函数来评估预测结果与真实标签之间的差异。

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