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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于动态多模态交互网络的脑肿瘤磁共振影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：CN120543575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510624020.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于动态多模态交互网络的脑肿瘤磁共振影像分割方法是由崔倩;马梓豪;黄秀韦;张斌;赵曜;徐雍;鲁仁全设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态多模态交互网络的脑肿瘤磁共振影像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于多模态磁共振影像分割处理技术领域，具体涉及基于动态多模态交互网络的脑肿瘤磁共振影像分割方法，包括以下步骤：步骤1：在动态多模态交互网络中，设计二阶段分割架构完成模态特征提取与动态融合；步骤2：在编码器和解码器的跳跃连接部分加入了动态掩码加权模块MASK‑AOE，包括动态掩码机制和轻量化代理网络；对输入模态特征的掩码与动态融合，增强模型对模态缺失情况的适应能力；在编码器和解码器的连接部分加入了双路径融合交互模块；双路径融合交互模块包括模态分组融合、双向交互机制及视觉曼巴层；双路径融合交互模块来实现模态间的协同关系建模和特征优化。本发明即使在模态缺失条件下，仍能生成高质量的分割结果。

本发明授权基于动态多模态交互网络的脑肿瘤磁共振影像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于动态多模态交互网络的脑肿瘤磁共振影像分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：在动态多模态交互网络中，设计二阶段分割架构完成模态特征提取与动态融合，两个阶段的具体方法如下： 步骤101：单模态分割阶段； 对模态单独进行分割，并通过一致性损失约束模态间的共享信息学习；使用FLAIR和T1ce模态编码器和融合解码器Dfuse来独立生成分割结果预测一和预测二，通过对预测一和预测二计算一致性损失来约束不同模态分割结果在类别概率分布上的相似性； 步骤102：多模态融合分割阶段； 在多模态融合分割阶段：包含两个解码器：融合解码器Dfuse和单模态解码器Dsep，所述融合解码器Dfuse用于对多模态特征进行共享解码；所述融合解码器Dfuse和一阶段的融合解码器Dfuse相同；单模态解码器Dsep将每个模态的特征单独解码为分割预测结果；通过联合优化融合解码器和单模态解码器的输出结果； 步骤2：在编码器和解码器的跳跃连接部分加入了动态掩码加权模块，所述动态掩码加权模块包括动态掩码机制和轻量化代理网络；对输入模态特征的掩码与动态融合； 步骤3：在编码器和解码器的连接部分加入了双路径融合交互模块BILGII；双路径融合交互模块BILGII包括模态分组融合、双向交互机制及视觉曼巴层Vision-Mamba；双路径融合交互模块BILGII来实现模态间的协同关系建模和特征优化。

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