浙江科技大学林志洁获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江科技大学申请的专利基于稀疏超图扩散网络的多模态医学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：CN121305094B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511872379.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于稀疏超图扩散网络的多模态医学图像分割方法是由林志洁;平升阳;泮宇鑫;王涛;王邦国;童文韬设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于稀疏超图扩散网络的多模态医学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，具体公开了一种基于稀疏超图扩散网络的多模态医学图像分割方法，该方法包括，将配准后的多模态医学图像输入层次化编码器，提取多尺度特征构建上下文特征金字塔；再以该金字塔为条件，通过稀疏超图扩散网络驱动逆向随机微分方程迭代去噪生成目标分割掩码，其解码器各阶段执行预测、量化、门控、修正，动态标识并精细化处理困难像素；最后采用预测器和校正器求解方程，将去噪结果转分割概率图并经后处理得最终分割标签。本发明提升多模态信息融合效果与分割精度，适用于脑肿瘤、肝脏肿瘤等多模态医学图像分割，为临床诊断提供可靠支持。
本发明授权基于稀疏超图扩散网络的多模态医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏超图扩散网络的多模态医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于配准后的多模态医学图像通过层次化编码器提取多尺度特征，构建上下文特征金字塔； 基于所述上下文特征金字塔，利用稀疏超图扩散网络驱动逆向随机微分方程，从初始噪声中迭代去噪生成目标分割掩码；其中，稀疏超图扩散网络的推理过程包括：通过基础卷积模块生成基础特征图；通过蒙特卡洛随机集成计算认知不确定性图；基于所述认知不确定性图生成稀疏二值门控图；基于所述稀疏二值门控图构建局部多模态超图，并通过超图注意力传播计算特征修正项；将修正项与基础特征图融合，输出去噪特征图作为目标分割掩码； 基于所述目标分割掩码，通过预测器和校正器求解所述逆向随机微分方程得到去噪的分割特征图，将所述去噪的分割特征图转换为分割概率图，并经后处理得到最终的分割标签。
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