北京航空航天大学汤振宇获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于正常组织图像信息对比的病灶区域分割方法、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：CN115439652B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211084364.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于正常组织图像信息对比的病灶区域分割方法、装置是由汤振宇设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于正常组织图像信息对比的病灶区域分割方法、装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于正常组织图像信息对比的病灶区域分割方法、装置，属于图像分割技术领域，该方法及装置通过将待分割病灶图像输入到预先构建的VEA网络中，得到单模态正常图像；将待分割病灶图像和单模态正常图像输入至编码解码网络中，得到从待分割病灶图像中提取的第一图像特征和从单模态正常图像中提出的第二图像特征；将第一图像特征和第二图像特征进行特征对齐与特征对比，得到注意力图；利用注意力图增强待分割病灶图像中的病灶区特征，得到待分割病灶图像的病灶区分割结果。因此，采用本申请提供的技术方案，通过将病灶图像与正常图像相对比，充分考虑病灶图像与正常图像的区别，从而对病灶进行准确分割，提升病灶区域分割的精准度。
本发明授权基于正常组织图像信息对比的病灶区域分割方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于正常组织图像信息对比的病灶区域分割方法，其特征在于，包括： 接收待分割病灶图像，所述待分割病灶图像为多模态病灶图像； 将所述待分割病灶图像中的单模态病灶图像输入预先构建的VEA网络中，得到单模态正常图像；其中，预先构建的所述VEA网络通过对真实单模态正常图像训练得到； 将所述待分割病灶图像和所述单模态正常图像输入至编码解码网络中，得到从所述待分割病灶图像中提取的第一图像特征和从所述单模态正常图像中提出的第二图像特征； 将所述第一图像特征和所述第二图像特征分别通过特征卷积层，得到第一卷积图像特征和第二卷积图像特征；将所述第一卷积图像特征和第二卷积图像特征输入至SimSam网络中进行特征对齐，通过注意力门进行特征对比后，得到注意力图；其中，所述注意力图中权重大的区域为注意力区域，注意力区集中在病灶区； 利用所述注意力图增强所述待分割病灶图像的病灶区特征，得到所述待分割病灶图像的病灶区分割结果。
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