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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动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：CN119540261B 。

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：202411690100.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动分割方法是由刘俊;罗邓设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动分割方法，该方法包括：将待分割的医学图像输入预训练的医学图像分割网络，输出医学图像分割结果；该医学图像分割网络采用双聚合混合U型网络，其分别包括两个并行的编码器和单个解码器，两个并行的编码器分别为卷积神经网络和Transformer；通过卷积神经网络和Transformer分别同时提取医学图像的局部特征和全局特征；通过协同特征聚合模块CFA和非协同特征聚合模块NCFA对所提取的局部特征和全局特征进行多尺度特征融合；将经过多尺度特征融合的特征输入解码器，输出医学图像分割结果。本发明能够实现多尺度特征融合，增强了医学图像分割结果的分割精度，提升了医学图像分割网络的性能。

本发明授权一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双聚合混合神经网络的医学图像自动分割方法，其特征在于，包括：将待分割的医学图像输入预训练的医学图像分割网络，输出医学图像分割结果； 所述医学图像分割网络采用双聚合混合U型网络，其分别包括两个并行的编码器和单个解码器，两个并行的编码器分别为卷积神经网络CNN和Transformer； 通过卷积神经网络CNN和Transformer分别同时提取医学图像的局部特征和全局特征； 通过协同特征聚合模块CFA和非协同特征聚合模块NCFA对所提取的局部特征和全局特征进行多尺度特征融合；所述协同特征聚合模块CFA包括N层级联的层归一化层LN和多头通道注意力MCA，再分别连接层归一化层LN和多层感知机MLP；所述非协同特征聚合模块NCFA包括拼接层contact、N层级联的层归一化层LN、多头自注意力MSA、层归一化层LN和多层感知机MLP，最后重建恢复层Reconstruct恢复原有尺度； 将经过多尺度特征融合的特征输入解码器，输出医学图像分割结果。

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