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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于提示驱动注意力的不完整模态脑肿瘤分割系统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：CN119515896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411550838.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于提示驱动注意力的不完整模态脑肿瘤分割系统是由毛克明;徐也川;刘佳乐设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示驱动注意力的不完整模态脑肿瘤分割系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于提示驱动注意力的不完整模态脑肿瘤分割系统，涉及人工智能领域，双分支融合编码器通过两条分支分别提取不同抽象级别的特征，能够在提取高层语义的同时保留细节的空间信息，模态缺失提示合成器通过可学习的通用提示，生成针对当前模态组合情况的模态缺失特定提示，同时采用模态内和模态间注意力模块对模态缺失特定提示进行整合，还通过增强活化注意力进一步整合了针对关键模态的催化剂信息，提高了模型对缺失数据的处理能力，显著提升了处理多模态MRI数据的性能和处理下游任务的准确性，催化剂合成器模块通过识别并加强关键模态的作用，确保即使在关键模态缺失的情况下，也能通过生成的催化剂维持下游任务的表现。

本发明授权一种基于提示驱动注意力的不完整模态脑肿瘤分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于提示驱动注意力的不完整模态脑肿瘤分割系统，其特征在于，包括图像数据采集模块、训练样本数据集构建模块和不完整模态脑肿瘤分割模块； 所述图像数据采集模块用于获取脑部所有模态的MRI图像数据，以及所述脑部所有模态的MRI图像数据对应的分割图，脑部所有模态的MRI图像数据对应的分割图包括脑部肿瘤标签，还用于将脑部所有模态的MRI图像数据和脑部所有模态的MRI图像数据对应的分割图传输至训练样本数据集构建模块； 所述训练样本数据集构建模块用于接收脑部所有模态的MRI图像数据和脑部所有模态的MRI图像数据对应的分割图，并对脑部所有模态的MRI图像数据进行模态缺失处理，得到模态缺失的图像数据，进而对模态缺失的图像数据进行预处理，得到预处理之后的模态数据，同时确定模态缺失掩码，所述模态缺失掩码表征预处理之后的图像数据的所有模态中每一个模态是否存在；将预处理之后的模态数据和模态缺失掩码作为输入样本，将脑部所有模态的MRI图像数据对应的分割图作为输出样本；所述输入样本和输出样本组成训练样本，多个训练样本构建得到训练样本数据集；将所述训练样本数据集传输至不完整模态脑肿瘤分割模块； 所述不完整模态脑肿瘤分割模块用于接收训练样本数据集，并基于训练样本数据集对基于提示驱动的注意力机制的不完整模态对象处理模型进行模型训练，其中，基于提示驱动的注意力机制的不完整模态对象处理模型包括双分支融合编码器、模态缺失提示合成器、提示驱动的注意力融合器、催化剂合成器； 具体的，通过双分支融合编码器对预处理之后的模态数据进行处理，得到预处理之后的模态数据中所有模态的融合特征；将预处理之后的模态数据中所有模态的融合特征和模态缺失掩码输入至模态缺失提示合成器，得到模态缺失特定提示；将预处理之后的模态数据中所有模态的融合特征和模态缺失掩码，输入催化剂合成器，得到催化剂合成器的优化目标函数的损失值和催化剂；将预处理之后的模态数据中所有模态的融合特征、催化剂合成器输出的催化剂、模态缺失掩码和所述模态缺失特定提示，输入到提示驱动的注意力融合器，得到增强活化特征表示；将增强活化特征表示输入至解码器中，得到预处理之后的模态数据对应的分割图，所述预处理之后的模态数据对应的分割图包含预测的肿瘤标签，同时基于输出样本和预处理之后的模态数据对应的分割图，得到解码器的损失值； 基于催化剂合成器得到的损失值和解码器的损失值，得到总的损失值，具体通过以下公式表示： ； 其中，为总的损失值； 在模型训练的过程中，基于总的损失值，对基于提示驱动的注意力机制的不完整模态对象处理模型的参数进行更新，最终得到训练完成的基于提示驱动的注意力机制的不完整模态对象处理模型。

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