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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于多尺度信息融合的多专家协同医疗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：CN121482404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610025550.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度信息融合的多专家协同医疗图像分割方法是由郑国良;李朋设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度信息融合的多专家协同医疗图像分割方法在说明书摘要公布了：基于多尺度信息融合的多专家协同医疗图像分割方法，其属于计算机视觉领域。该方法通过构建双路径编码器，分别捕获医学图像的全局语义和局部细节信息；设计跨尺度交互融合，实现不同尺度特征之间的高效信息交换；并构建单路径解码器模块，逐步恢复空间细节信息以生成分割掩模。此外，采用深度分层监督损失函数全面监督方法训练。实验结果表明，该方法在多个医学图像数据集上均优于当前主流方法，显著提升了分割精度和鲁棒性，为医学图像分割领域提供了一种新的技术方案。

本发明授权基于多尺度信息融合的多专家协同医疗图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度信息融合的多专家协同医疗图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建双路径编码器提取医疗图像的多粒度语义表示： 构建一种并行的双路径编码器，包括高分辨率路径和低分辨率路径，分别用于提取医学图像的全局语义信息和局部细节特征； 每条路径由三个卷积块和两个混合Kolmogorov-Arnold专家块依次级联构成；通过双路径协同工作，模型能够同时捕获医学图像在多尺度下的语义表示； S2、构建跨尺度交互融合，以聚合双路径编码器提取的多粒度图像表示： 对双路径编码器在各阶段输出的特征进行线性投影与池化操作，将其映射至统一的语义空间； 利用多头自注意力机制在像素级别进行双向特征交互；通过卷积层对交互后的特征进行融合，生成增强后的跳跃连接表示； S3、构建单路径解码器，通过融合跳跃连接表示和编码器提取的图像表示以生成图像语义分割掩码： 解码器由两个混合Kolmogorov-Arnold专家块和三个卷积块级联组成，每一阶段的输入包括上一阶段的输出以及来自对应编码器阶段的跳跃连接特征； 通过跳跃连接传递的多尺度语义信息，解码器在不同分辨率下逐步重建目标结构； 并引入深度分层监督损失函数，在多个解码阶段分别计算预测掩码与真实掩码之间的加权损失；利用深度分层监督损失训练完毕，将医疗图像输入到训练完的模型中，输出对应的语义分割掩码。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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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