南京邮电大学樊亚文获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利用于脑部MRI图像的多模态融合轻量化分割网络及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：CN116740513B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310558286.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权用于脑部MRI图像的多模态融合轻量化分割网络及分割方法是由樊亚文;黄谌子谊;胡正开;陈建新;王潮远设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于脑部MRI图像的多模态融合轻量化分割网络及分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于脑部MRI图像的多模态融合轻量化分割网络及分割方法，主要包括三个部分：编码部分，包含四个独立的编码器，以分别对四个模态的原图进行特征提取，同时对不同的模态采取不同的注意力策略，其中每一个编码器都包含三层卷积模块，以通过卷积和池化层进行下采样；特征融合部分，在特征层面对四个模态进行特征融合，融合时以不同的组合在不同的特征层，加入轻量化的模态注意力、空间注意力和通道注意力，以此来提高模型的分割精度；以及解码部分，采用卷积和上采样，用以恢复特征图的原始分辨率，所述上采样采用转置卷积来实现。相较于现有技术，本发明所设计的网络架构在保持模型轻量化的同时取得了较高的分割精度。
本发明授权用于脑部MRI图像的多模态融合轻量化分割网络及分割方法在权利要求书中公布了：1.一种用于脑部MRI图像的多模态融合轻量化分割网络，其特征在于，包括： 编码部分，包含四个独立的编码器，以分别对四个模态的原图进行特征提取，同时对不同的模态采取不同的注意力策略，其中每一个编码器都包含三层卷积模块，以通过卷积和池化层进行下采样； 特征融合部分，在特征层面对四个模态进行特征融合，融合时以不同的组合在不同的特征层，加入轻量化的模态注意力、空间注意力和通道注意力，其中四个编码器的第二层特征包含细节信息和高层语义，且该第二层特征在融合时采用了模态、通道、空间联合的注意力机制，其余两层特征在融合时只采用通道、空间联合注意力机制，以此来提高模型的分割精度；以及 解码部分，采用卷积和上采样，用以恢复特征图的原始分辨率，所述上采样采用转置卷积来实现。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励