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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于多尺度注意力和积累学习的多任务配准与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：CN119540305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411596906.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于多尺度注意力和积累学习的多任务配准与分割方法是由李彬;冯世享;田联房设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度注意力和积累学习的多任务配准与分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度注意力和积累学习的多任务配准与分割方法，实现了配准与分割任务间的相互促进与增强。本发明通过双流共享编码器实现任务间的高效特征编码、多尺度注意力模块引导模型关注于具有挑战性的区域，并且通过积累学习策略进一步提升配准和分割的精确度，高效地实现了医学图像的多任务配准与分割，获得了优于当前主流方法的配准和分割精度。本发明对于医学图像辅助的疾病诊断、病灶监测以及手术导航具有重要的临床应用意义和参考价值。

本发明授权基于多尺度注意力和积累学习的多任务配准与分割方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度注意力和积累学习的多任务配准与分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将参考图像和浮动图像输入双流共享编码器进行特征提取，分别获得参考图像和浮动图像的编码特征图； 所述双流共享编码器是以SwinTransformer为骨干网络进行构建；将上述双流共享编码器定义为DSSE,，则由其提取的参考图像和浮动图像的编码特征图表示为： F1,F2,…,F10＝DSSEf,m 式中，F1,F2,…,F5表示从参考图像提取的不同分辨率水平的编码特征图，F6,F7,…,F10表示从浮动图像提取的不同分辨率水平的编码特征图；f为参考图像，m为浮动图像； 2将参考图像和浮动图像的编码特征图输入多尺度注意力模块，提取多尺度解剖注意力； 将多尺度注意力模块定义为MSAM,，则由其提取的多尺度解剖注意力表示为： 式中，为用于分割解码的多尺度解剖注意力图，为用于配准解码的多尺度解剖注意力图；表示来自低一级分辨率水平的分割解码特征图，Fi表示来自当前分辨率水平的编码特征图； 3将多尺度解剖注意力共享给配准解码器和分割解码器，由配准解码器输出从浮动图像到参考图像的形变场，由分割解码器输出参考图像和浮动图像的分割结果； 4配准过程由参考图像和形变图像的相似性损失形变场的正则化损失共同监督，分割过程由参考图像和浮动图像的分割结果与对应分割标签的分割损失进行监督；其中，采用一致性损失保证配准与分割在解剖结构上的一致性。

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