首都医科大学附属北京安贞医院南充医院·南充市中心医院王丽获国家专利权
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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京安贞医院南充医院·南充市中心医院申请的专利一种基于轻量级多模态的脑部肿瘤图像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:CN120689351B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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:202510687279.3,技术领域涉及:G06T7/11;该发明授权一种基于轻量级多模态的脑部肿瘤图像分割方法是由王丽;唐荧;罗鸿;别俊;潘荣强设计研发完成,并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于轻量级多模态的脑部肿瘤图像分割方法在说明书摘要公布了:本发明属于图像处理技术领域,提出了一种基于轻量级多模态的脑部肿瘤图像分割方法,主要方案为:获取多模态脑部核磁共振图像数据集,并构建基于二叉树结构的多模态数据融合特征提取网络,特征提取网络包括与模态数量一致的树形编码层;为每个模态的脑部核磁共振图像构建局部特征提取器,进行特征提取;为两个相邻模态的特征提取结果构建多模态融合单元,进行模态间特征融合;为每层树形编码层生成跳跃连接参数,并对所有树形编码层的输出进行上采样后再利用跳跃连接参数进行衔接融合操作;构建出脑部肿瘤图像分割网络,获得脑部肿瘤图像的分割结果;利用多模态脑部核磁共振图像数据集对两个网络进行训练、验证和测试。
本发明授权一种基于轻量级多模态的脑部肿瘤图像分割方法在权利要求书中公布了:1.一种基于轻量级多模态的脑部肿瘤图像分割方法,其特征在于,包括如下步骤: 获取多模态脑部核磁共振图像数据集,并构建基于二叉树结构的多模态数据融合特征提取网络,特征提取网络包括与模态数量一致的树形编码层; 当所述多模态脑部核磁共振图像数据集中包含有四个模态的脑部核磁共振图像时,则所述构建的基于二叉树结构的多模态数据融合特征提取网络包括四层树形编码层; 第四层树形编码层输入四个模态的脑部核磁共振图像,经过局部特征提取器和多模态融合单元的处理后,向第三层树形编码层输出三个经过特征提取和模态间特征融合后的图像; 第三层树形编码层经过局部特征提取器和多模态融合单元的处理后,向第二层树形编码层输出两个经过特征提取和模态间特征融合后的图像; 第二层树形编码层经过局部特征提取器和多模态融合单元的处理后,向第一层树形编码层输出一个经过特征提取和模态间特征融合后的图像; 基于二叉树结构的多模态数据融合特征提取网络中从上到下,树形编码层的输入从4依次递减至1,所述树形编码层中每个模态的通道数都一致,且上一层的树形编码层的模态通道数是下一层树形编码层中模态通道数的12倍; 为每个模态的脑部核磁共振图像构建局部特征提取器,并利用局部特征提取器对当前模态脑部核磁共振图像进行特征提取; 所述局部特征提取器包括第一卷积层、第二卷积层和新增卷积层; 所述当前模态脑部核磁共振图像依次经过第一卷积层、新增卷积层和第二卷积层,完成当前模态脑部核磁共振图像的特征提取; 所述新增卷积层的输入尺寸和输出尺寸均与第一卷积层的输入尺寸和输出尺寸一致,第三卷积层的输入尺寸与新增卷积层的输出尺寸一致,第三卷积层的输出尺寸为输入尺寸的12倍; 为两个相邻模态的特征提取结果构建多模态融合单元,并利用多模态融合单元将两个相邻模态的特征提取结果进行模态间特征融合,所有模态间特征融合后形成当前树形编码层的输出; 所述多模态融合单元为双模态融合单元,该单元存在两个模态的输入,最终输出为一个模态; 所述双模态融合单元包括第一通道注意力机制、第二通道注意力机制、低秩交互通道注意力机制和空间注意力机制; 所述第一通道注意力机制用于输入一个模态的特征提取结果,第二通道注意力机制用于输入与之相邻模态的特征提取结果; 当所述两个相邻模态的特征提取结果经过双模态融合单元的模态间特征融合后,生成单个模态的特征融合结果,所述单个模态的特征融合结果的尺寸与所述两个相邻模态的特征提取结果的尺寸一致; 当前树形编码层中所有单个模态的特征融合结果组成该树形编码层的输出; 所述利用多模态融合单元将两个相邻模态的特征提取结果进行模态间特征融合时,包括: 利用第一通道注意力机制和第二通道注意力机制学习两个相邻模态的通道注意力; 利用低秩交互通道注意力机制采用两个低秩矩阵进一步学习两个相邻模态的通道注意力; 利用空间注意力机制对低秩交互通道注意力机制学习结果进行空间注意力学习; 为每层树形编码层生成跳跃连接参数,并对所有树形编码层的输出进行上采样后再利用跳跃连接参数进行衔接融合操作; 构建出脑部肿瘤图像分割网络,并利用该分割网络在完成衔接融合操作后,获得脑部肿瘤图像的分割结果; 利用多模态脑部核磁共振图像数据集对基于二叉树结构的多模态数据融合特征提取网络和脑部肿瘤图像分割网络进行训练、验证和测试。
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