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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于结构关系建模的自监督医学图像分割方法及系统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：CN119477962B 。

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：202411454328.0，技术领域涉及：G06T7/162；该发明授权基于结构关系建模的自监督医学图像分割方法及系统是由尹义龙;代晋鹏;卢宪凯;秦者云设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构关系建模的自监督医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于结构关系建模的自监督医学图像分割方法及系统，本发明通过对节点、子图以及整个图之间的复杂关系进行建模，从而全面捕捉图的结构信息；通过构建并优化图的结构关系模型，提升图表示学习的性能，尤其适用于具有复杂拓扑结构和非均匀分布的图数据，实现通过建模医学图像中的组织结构关系，提升医学图像的分割效果。

本发明授权基于结构关系建模的自监督医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于结构关系建模的自监督医学图像分割方法，其特征是，包括以下步骤： 获取医学图像，对医学图像进行预处理，将预处理后的医学图像进行划分，以划分后的块为节点，构建图结构； 对图结构进行转换，计算节点之间的相似性并折叠相似节点，实现节点合并，所述计算节点之间的相似性并折叠相似节点的过程包括： 是广义聚合矩阵，用于表示多跳邻域的聚合效果；是邻接矩阵，表示节点之间的连接关系；是度矩阵；是权重系数，用于调整不同跳数邻域的影响；，为运行时间，且满足条件：；表示聚合的最大跳数； 通过计算，捕捉到节点和节点之间的相似性，计算公式为： 是图的邻接矩阵，其中表示节点总数，则为图G的节点特征矩阵； 为平滑参数，以调整局部结构特征的影响； 次粗化迭代后，得到最小的粗化图为整数； 对节点合并后的图结构进行分区，形成多个子图； 进行特征采样，从选定的起始点开始，基于相似性度量采样固定数量的节点，从所述节点中提取子图的局部特征，其过程包括对子图中的每个节点，提取其邻域节点的图像块特征，通过局部卷积操作，获取每个节点的初始特征表示；采用节点间的邻域聚合操作，将中心节点与其相邻节点的信息进行融合，生成每个子图的特征向量； 对整个图结构进行全局特征提取，其过程包括在全局图上应用自注意力机制，捕捉图中所有节点之间的全局依赖关系，提取长距离节点间的特征交互；将所有节点的特征进行全局聚合，生成全局特征向量； 融合提取的全局特征和局部特征，并对融合特征进行规范化，其过程包括利用向量拼接操作，将局部和全局特征拼接在一起；在特征规范化阶段，引入了平滑性、连通性和稀疏性约束； 基于规范化处理后的融合特征进行解码，得到重构后的医学图像和子图。

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