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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利多任务骨关节CT/MRI融合的组织精准分割建模方法及装置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：CN116523926B 。

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：202310317760.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权多任务骨关节CT/MRI融合的组织精准分割建模方法及装置是由宋红;张子昂;杨雨霖;杨健;范敬凡;付天宇;肖德强设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务骨关节CT/MRI融合的组织精准分割建模方法及装置在说明书摘要公布了：多任务骨关节CTMRI融合的组织精准分割建模方法与装置，能够实现不同模态下图像噪点干扰去除，摆脱人工标注组织分割的操作，提高骨关节骨组织及软组织分割与建模准确度。方法包括：1针对临床医学影像CTMRI，通过级联监督去噪及弱监督来进行影像增强；2将经增强处理的临床影像反馈到边缘注意力监督进行硬组织分割；3通过双重先验监督实现软组织分割，后者需要前者生成的硬组织分割结果作为先验引导。

本发明授权多任务骨关节CT/MRI融合的组织精准分割建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.多任务骨关节CTMRI融合的组织精准分割建模方法，其特征在于：其包括以下步骤： 1针对临床医学CTMRI影像，通过级联监督去噪及弱监督进行影像增强来实现对噪点干扰的消除； 2将经过增强处理的临床影像反馈到融合边缘注意力模块的语义分割网络进行硬组织分割； 3通过双重先验监督进行软组织分割，后者需要前者所生成的硬组织分割结果作为先验引导； 所述步骤1包括以下分步骤： 1.1基于多模态影像级联多元监督机制的影像增强； 1.2基于弱监督引导机制的骨关节分割标记数据增强； 所述步骤1.2中，输入图像通过弱监督注意力学习生成对应的注意力图来表示图像显著特征部分，再由随机选择注意力图使用注意力裁剪与注意力删除的方式来增强输入图像，将输入图像与增强后的图像同时作为迭代训练数据，通过弱监督学习输出目标的类别概率和注意力图，再通过目标定位和精炼定位目标位置，将前两个阶段的数据进行级联通道融合，输出学习后的骨关节数据增强影像； 所述步骤2中，将边缘检测分割和语义分割集成到一个网络，设计出一个融合边缘注意力模块的语义分割网络，基于边缘注意力引导分割过程；网络基于双重注意力模块引导编码器学习不同尺度的骨性组织特征表示，并使用加权聚合模块引导解码器聚合多尺度特征表示，在学习到高层语义特征的同时保留低层的局部边缘特征，提高模块对不同类别骨性组织的分割精度；其中，双重注意力模块融合空间注意力机制和通道注意力机制，增强骨性结构的特征表示，得到显著性特征图。

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