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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利医学图像小病灶分割方法、存储介质和电子设备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：CN115457261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210936806.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权医学图像小病灶分割方法、存储介质和电子设备是由李绍滋;何捷舟;罗志明;江敏设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学图像小病灶分割方法、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种医学图像小病灶分割方法、存储介质和电子设备，所述方法包括：构建图像分割网络模型；将待处理的医学图像输入编码模块，提取医学图像在不同尺度下的全局特征，得到多种不同尺度的特征图；将多种不同尺度的特征图输入至跳跃连接模块，采用位置相关性网络计算不同子块之间的位置关系，构建位置权重矩阵来加强对医学图像上器官区域的关注度；根据编码模块最后一层输出的特征图提取深层特征，并将提取的深层特征输入至解码模块，并通过上采样对各个尺度的特征图进行尺度还原，对不同尺度还原的特征图与位置相关性网络输出的特征矩阵进行融合，输出最终特征图。通过上述方案能够有效提升病灶分割的准确性。

本发明授权医学图像小病灶分割方法、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种医学图像小病灶分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：构建图像分割网络模型；所述图像分割网络模型包括编码模块、解码模块和跳跃连接模块； S2：将待处理的医学图像输入所述编码模块，提取所述医学图像在不同尺度下的全局特征，得到多种不同尺度的特征图；所述医学图像被分割为多个子块； S3：将所述多种不同尺度的特征图输入至所述跳跃连接模块，采用位置相关性网络计算不同子块之间的位置关系，构建位置权重矩阵来加强对医学图像上器官区域的关注度； S4：根据所述编码模块最后一层输出的特征图提取深层特征，并将提取的深层特征输入至解码模块，解码模块通过卷积操作对所述深层特征进行特征重构，并通过上采样对各个尺度的特征图进行尺度还原，对不同尺度还原的特征图与位置相关性网络输出的特征矩阵进行融合，输出最终特征图； 步骤S2包括： S21:编码模块将所述待处理的医学图像分割为若干不重叠的的子块，共计得到个子块，并通过线性嵌入层映射到任意维度C，得到尺度下的特征图； S22:通过多层Swin-Transformer提取全局特征，将提取到的全局特征通过特征合并层进行2x2的特征融合，将得到的块特征图送入到下一层Swin-Transformer； S23:重复步骤S22，分别得到,,三种不同尺度下的特征图； 步骤S4包括： S41：对编码器模块输出的特征图采用子块重构层进行重构，然后送入解码器模块； S42:重构后的特征图在解码器模块采用上采样进行尺度还原并与位置相关性网络输出的位置相关性加权特征矩阵进行融合得到的特征图送入两层的残差网络结构进行特征还原； S43：重复步骤S42三次，输出最终特征图，通过softmax函数进行映射得到最终的分割结果图，其中，N为分割类别数。

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