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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于双尺度编码器网络的医学图像分割方法、设备和介质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：CN116485815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310485440.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于双尺度编码器网络的医学图像分割方法、设备和介质是由朱承璋;张仁茂;肖亚龙;柴娴;杨章正;段宣初设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双尺度编码器网络的医学图像分割方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双尺度编码器网络的医学图像分割方法、设备和介质，方法针对待分割的医学图像，使用训练好的双尺度编码器网络DSE‑Net对图像的目标进行分割；DSE‑Net由粗分割和细分割部分组成；粗分割部分使用双尺度编码器对医学图像逐层编码，并使用解码器对编码输出的特征图逐层上采样直至恢复到输入图像大小，并输出预测的粗分割图；其中编码器包括两种尺度的编码块；细分割部分使用基于Transformer的细化模块对粗分割图进行细化，得到细化的医学图像分割图。本发明使用双尺度编码器网络，能够捕获不同的视野信息，获取更丰富的上下文信息，对损失的信息进行相互补充，实现对医学图像更精确、更完整的分割。

本发明授权基于双尺度编码器网络的医学图像分割方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双尺度编码器网络的医学图像分割方法，其特征在于，针对待分割的医学图像，使用训练好的双尺度编码器网络DSE-Net对图像的目标进行分割； 其中DSE-Net由粗分割和细分割部分组成； 粗分割部分使用双尺度编码器对原始输入的医学图像进行逐层编码，并使用解码器对编码输出的特征图逐层上采样直至恢复到输入的图像大小，并输出预测的粗分割图；其中，双尺度编码器包括两种尺度的编码块； 细分割部分使用基于Transformer的细化模块对预测的粗分割图进行细化，得到细化的医学图像分割图； 粗分割部分采用多层编码器和解码器构成的U型网络结构；在第一层编码器之前包括初始卷积块，用于对原始输入的医学图像进行初始卷积；初始卷积块之后的各层编码器之间，使用池化操作对输入特征图逐级下采样；各层解码器之间采用双线性插值逐级上采样； 每层编码器中每种尺度的编码块，均由4个基础残差块和2层4头注意力的Transformer级联组成，输出是由基础残差块的输出和Transformer的输出计算残差所得； 在最后一层编码器与解码器之间的桥接层中，将最后一层编码器得到的双尺度特征图通过级联、卷积、BN层和ReLU层操作进行融合，随后输入到由若干卷积块搭建的桥接层中，并将桥接层的输出特征图与最后一层跳跃连接的输出特征图进行级联，用于最后一层解码器的输入特征图； 在同层编码器和解码器之间的跳跃连接中，设置通道注意融合模块以对编码器输出的双尺度特征图进行通道融合；所述通道注意融合模块：一方面将编码器输出的双尺度的特征图和级联，然后进行conv层、BN层和ReLU层运算得到特征图；另一方面，将两种尺度的特征图和融入到通道注意力模块以捕获通道之间的依赖关系，得到特征图；最终将特征图和经过残差计算得到通道注意融合模块的输出特征图；其中下标指代编码器和解码器所在层的层次。

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