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龙图腾网获悉常熟市第一人民医院;江南大学申请的专利基于边缘感知多原型学习的少样本医学图像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：CN120599269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511086299.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于边缘感知多原型学习的少样本医学图像分割方法是由夏开建;王益民;钱鹏江;蒋亦樟;夏丁淏;朱萍;俞涵设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘感知多原型学习的少样本医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像分割技术领域，具体为一种基于边缘感知多原型学习的少样本医学图像分割方法，方法包括：将支持和查询图像输入到特征编码器中，提取不同尺寸的支持和查询特征图；输入到局部注意力融合原型生成器中，生成支持前景原型；再通过动态腐蚀操作处理支持掩码，生成内边界原型；通过多层感知机生成多前景局部原型；通过多尺度特征提取优化局部与全局信息，得到多尺度原型；之后进行融合，得到多原型前景原型；利用双阶段原型优化网络对多原型前景原型进行动态计算加权，并进行自动校准；之后通过原型预测模块，进行预测，最后通过损失计算模块进行协同优化；本发明方法能有效解决背景技术中涉及的边缘细节丢失问题。

本发明授权基于边缘感知多原型学习的少样本医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘感知多原型学习的少样本医学图像分割方法，其特征在于，边缘感知多原型学习模型包括特征编码器、局部注意力融合原型生成器、双阶段原型优化网络、原型预测以及损失计算五个关键模块；所述方法包括以下步骤： S1、将支持图像和查询图像输入到特征编码器中，提取不同尺寸的支持特征图和查询特征图； S2、采用双线性插值算法将支持特征图调整到与掩码相同尺寸，然后进行逐元素相乘，接着对目标区域内的像素点做掩码加权求和，并用掩码归一化因子进行标准化，生成支持前景原型；同时，通过动态腐蚀操作处理掩码图像，得到内边界掩码，结合权重对特征图进行加权平均池化生成内边界原型； S3、将插值特征图与掩码相乘，去除零值并采样等量背景点填充，重塑特征向量，并进行加权优化，通过交叉加权机制捕捉局部与全局关联，生成多前景局部原型； S4、对支持特征图及其对应的二值掩码进行多尺度变换，提取优化局部与全局信息，得到多尺度原型；之后将支持前景原型、内边界原型、多前景局部原型和多尺度原型进行融合，得到多原型前景原型； S5、利用双阶段原型优化网络对多原型前景原型进行动态计算加权，并进行自动校准，得到加权聚合后的多原型前景原型； S6、计算查询特征图的负余弦相似度，并将查询特征图的负余弦相似度以及加权聚合后的多原型前景原型输入原型预测模块，平衡语义与细节进行预测，最后通过损失计算模块进行协同优化。

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常熟市第一人民医院;江南大学，其通讯地址为：215500 江苏省苏州市常熟市书院街1号；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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