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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于多尺度特征交互的医学图像分割模型训练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：CN121033430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511555516.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度特征交互的医学图像分割模型训练方法是由彭雅丽;唐权华;李红;易玉根;杜英魁设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征交互的医学图像分割模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于多尺度特征交互的医学图像分割模型训练方法。为了突破传统注意力机制在全局计算上的局限性，DSWIA模块基于窗口划分策略，通过局部窗口内的特征交互与跨尺度信息传递；它不仅有效降低计算复杂度，而且还能增强模型对不同尺度特征的捕捉能力。解码器通过多尺度卷积增强特征表达，并结合空间注意力机制与局部相似性感知采样器，有效挖掘图像中的复杂空间结构与局部细节，实现精细的特征重建与准确的分割预测。交叉注意力融合模块通过混合注意力机制动态融合不同尺度与类型的特征，有效提升模型对复杂结构的理解能力与分割鲁棒性。

本发明授权基于多尺度特征交互的医学图像分割模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征交互的医学图像分割模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建包括编码器、特征交互模块和解码器的医学图像分割模型；其中，特征交互模块包括特征对齐模块和DSWIA模块； 使用医学图像数据集对医学图像分割模型进行训练，其中，使用编码器对医学图像进行编码，得到至少四个层次特征、、、；在特征对齐模块中，使与、与的特征对齐，得到变换后的特征与、与；在DSWIA模块中，将依次与经过窗口循环选择后组成的四组特征进行特征交互，得到特征和，将与进行特征交互，得到特征和；使用解码器对、、、进行解码； 根据目标损失更新医学图像分割模型的参数； 其中，所述窗口循环选择包括： 对于特征和，将特征按照通道均匀划分成组非重叠顺序排列组，每组特征包含M个通道，其中M是和的最大公约数； 从组中连续取出组形成新的特征子集，窗口大小为M*k，窗口每次移动M，选择窗口内的特征组成新的一组特征，直到特征子集出现重复组合，每组特征包含M*k个通道； 其中，为，为；表示的通道数，表示的通道数；表示的高，表示的高；表示的宽，表示的宽；表示正整数 所述DSWIA模块包括特征窗口划分和特征拼接模块、稀疏特征交互注意力模块、特征重塑和复原模块，在特征窗口划分和特征拼接模块中，将特征划分成个窗口，分别将划分后的窗口特征进行展平操作和拼接操作；在稀疏特征交互注意力模块中，通过窗口注意力和特征增强操作实现跨层特征融合；在特征重塑和复原模块中，对特征窗口划分和特征拼接模块的输出特征进行重塑和合并。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西师范大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新技术开发区紫阳大道99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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