买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉宁夏医科大学申请的专利基于跨尺度交互式融合Transformer模型的医学图像实例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：CN116580198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310552515.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于跨尺度交互式融合Transformer模型的医学图像实例分割方法是由陆惠玲;周涛;赵雅楠设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨尺度交互式融合Transformer模型的医学图像实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨尺度交互式融合Transformer模型的医学图像实例分割方法，属于图像实例分割处理技术领域。包括步骤：将预处理后的PETCT图像输入主干网络，所述主干网络包括依次连接的多个基础瓶颈残差模块和一个多头自注意模块，所述基础瓶颈残差模块用于获取局部特征图，所述多头自注意模块用于获取非局部特征图；利用跨尺度交互式特征增强模块对相邻基础瓶颈残差模块输出的局部特征图进行聚合，获取增强特征图；利用跨尺度交互式融合FPN网络对所述增强特征图进行特征融合，获取融合特征图；针对融合特征图，利用区域建立网络提取候选框；基于ROIAlign对提取的候选框进行预测，获取PETCT图像实例分割结果。通过上述方法解决了不同尺度特征提取不充分问题。

本发明授权基于跨尺度交互式融合Transformer模型的医学图像实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨尺度交互式融合Transformer模型的医学图像实例分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 特征提取步骤： 将预处理后的PETCT图像输入主干网络，所述主干网络包括依次连接的多个基础瓶颈残差模块和一个多头自注意模块，所述基础瓶颈残差模块用于获取局部特征图，所述多头自注意模块用于获取非局部特征图； 利用跨尺度交互式特征增强模块对局部特征图和非局部特征图进行聚合，获取增强特征图；具体包括以下步骤： 将与当前特征图xi相邻的上一层特征图xi-1进行1*1卷积操作，并调整上一层特征图xi-1的通道和尺寸，所述特征图包括局部特征图和非局部特征图； 将调整后的上一层特征图与当前特征图xi进行相加融合，获取融合结果fi-1,i； 将相加融合结果fi-1,i和上一层特征图xi-1的输出增强特征图CIFEMi-1进行逐元素相加融合，获取跨尺度输入特征fi-1,i-1； 将跨尺度输入特征fi-1,i-1输入softattention单元，分别通过通道注意力分支和空间注意力分支对跨尺度输入特征fi-1,i-1进行处理；具体的，首先将跨尺度输入特征fi-1,i-1沿着通道维度分为G组，然后对每一组特征进行分割，即沿着每一组特征的通道方向分为2块，并分别输入通道注意力分支和空间注意力分支中； 将经过通道注意力分支和空间注意力分支处理后的结果进行拼接，获取组内融合信息特征图； 采用随机混合层在通道维度上对跨组特征信息进行融合，获取聚合特征图，所述聚合特征图即为增强特征图CIFEMi； 特征融合步骤： 利用跨尺度交互式融合FPN网络对增强特征图进行特征融合，获取融合特征图； 特征预测步骤： 针对融合特征图，利用区域建立网络提取候选框； 基于ROIAlign对提取的候选框进行预测，获取PETCT图像实例分割结果。

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宁夏医科大学，其通讯地址为：750004 宁夏回族自治区银川市兴庆区胜利街1160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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。