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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于上下文注意力机制的脑瘤图像分割系统、方法及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：CN120580426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510631922.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于上下文注意力机制的脑瘤图像分割系统、方法及设备是由胡亚楠;侯永宏;赵鹏宇设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于上下文注意力机制的脑瘤图像分割系统、方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于上下文注意力机制的脑瘤图像分割系统，包括依次连接的特征提取子系统、特征融合子系统及分割头子系统；特征提取子系统其包括依次连接的卷积基础组件、多个串联的增强卷积组件、批归一化层及激活函数层；从多个串联的增强卷积组件中输出不同层次和不同尺度的特征图；特征融合子系统包括多个拼接模块，拼接模块输入不同层次和不同尺度的特征图，并进行拼接后输出；分割头子系统用于执行图像分割任务，其将提取的特征图转换成像素级的分类预测。三个子系统的协同工作使得模型能够在保持高效性和准确性的同时，有效地应对医学图像中的数据异质性。各子系统互相补充，充分挖掘图像的局部和全局特征，使得分割结果更加精确。

本发明授权基于上下文注意力机制的脑瘤图像分割系统、方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文注意力机制的脑瘤图像分割系统，其特征在于，包括依次连接的特征提取子系统、特征融合子系统及分割头子系统；将由依次连接的卷积层、批归一化层和激活函数层构成的模块称为卷积基础组件；将由多个串联的卷积基础组件与至少一个注意力机制模块及拼接模块串联后再与至少一个注意力机制模块并联所构成的模块，称为增强卷积组件； 特征提取子系统用于从输入的医学图像中提取多层次的特征信息，其包括依次连接的卷积基础组件、多个串联的增强卷积组件、批归一化层及激活函数层；从多个串联的增强卷积组件中输出不同层次和不同尺度的特征图 特征融合子系统用于整合来自不同层次和不同尺度的特征图；其包括多个拼接模块，拼接模块输入不同层次和不同尺度的特征图，并进行拼接后输出； 分割头子系统用于执行图像分割任务，其将提取的特征图转换成像素级的分类预测；其对特征融合子系统整合得到的特征信息进行多次卷积及上采样处理，逐步恢复图像的空间分辨率，最终生成一个与输入图像大小相同的分割掩膜；该掩膜表示图像中每个目标的类别，目标是指病灶区域； 特征融合子系统中，每个拼接模块后连接一个增强卷积组件； 特征融合子系统包括拼接模块B1至拼接模块B4、增强卷积组件C1至增强卷积组件C4、卷积基础组件D1至卷积基础组件D4、反卷积模块E1至反卷积模块E2；其中，拼接模块B1与拼接模块B2的输入端一一对应与特征提取子系统中的两个增强卷积组件的输出端连接；拼接模块B1的输出端通过增强卷积组件C1与分割头子系统的输入端连接；拼接模块B2的输出端依次通过增强卷积组件C2、卷积基础组件D2与拼接模块B3的输入端连接；卷积基础组件D2的输出端通过反卷积模块E1与拼接模块B1的输入端连接；增强卷积组件C1的输出端通过卷积基础组件D1与拼接模块B3的输入端连接；拼接模块B3的输出端依次通过增强卷积组件C3、卷积基础组件D3与拼接模块B4的输入端连接；拼接模块B4，其输入端通过卷积基础组件D4与特征提取子系统的最终输出端连接，其输出端通过增强卷积组件C4与分割头子系统的输入端连接；卷积基础组件D4的输出端通过反卷积模块E2与拼接模块B2的输入端连接；增强卷积组件C3的输出端与增强卷积组件C4的输出端连接。

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