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龙图腾网获悉温州医科大学申请的专利一种基于注意力机制和MRI多模态融合的脑肿瘤检测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：CN121353272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511894291.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于注意力机制和MRI多模态融合的脑肿瘤检测方法是由洪嘉铄;何秉彦;汪佳怡;曹博智设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制和MRI多模态融合的脑肿瘤检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制和MRI多模态融合的脑肿瘤检测方法，涉及脑肿瘤图像分析技术领域，本方法通过获取第一肿瘤热图和第二肿瘤热图；计算两个热图的一致性度量评分，若评分不满足预设阈值，则启动反馈迭代：合并图像生成增强训练集，并以归一化后的度量评分作为质量权重对多模态图像对应的损失项进行加权训练，迭代优化模型直至满足条件；最终输出高置信度的脑肿瘤检测结果。本发明通过引入内部闭环验证与自适应优化机制，有效解决了现有技术中检测结果置信度无法自我验证与保障的核心问题。最终实现提高基于注意力机制和MRI多模态融合的脑肿瘤检测置信度闭环验证优化的准确性。

本发明授权一种基于注意力机制和MRI多模态融合的脑肿瘤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和MRI多模态融合的脑肿瘤检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取MRI原始图像并按预设分割方法进行处理，得到MRI分割图像并通过预设注意力检测模型处理生成第一肿瘤热图； S2、获取患者元数据并与MRI分割图像通过预设图像合成模型处理生成多模态MRI分割图像，将多模态MRI分割图像通过预设注意力检测模型处理生成第二肿瘤热图； S3、计算第一肿瘤热图与第二肿瘤热图的一致性度量，得到度量评分； S4、判断所述度量评分是否大于预设度量阈值，是则进入步骤S6，否则执行以下反馈迭代； S5、具体反馈迭代如下： 将MRI分割图像与多模态MRI分割图像合并生成增强训练集，并输入预设注意力检测模型进行训练，在训练过程中，将所述度量评分归一化处理后得到质量权重参数并据此对预设注意力检测模型中所述多模态MRI分割图像对应的损失项进行加权运算，根据加权运算结果更新所述损失项，重新执行S1至S4并记录反馈迭代次数，若反馈迭代次数达到预设上限或所述度量评分在预设连续次数迭代中的提升幅度小于预设阈值，则退出反馈迭代； 所述S5还包括质量权重参数动态校正步骤： 从脑肿瘤检测数据库中提取得到预设基础调节系数； 通过预设识别分割模型对所述多模态MRI分割图像进行治疗效应区域识别分割，输出得到治疗效应区域，所述治疗效应区域包括肿瘤坏死区图像、水肿带图像及活性肿瘤区图像，所述预设识别分割模型包括第一预设识别分割模型、第二预设识别分割模型和第三预设识别分割模型； 计算所述多模态MRI分割图像中治疗效应区域与原始肿瘤区域的空间重叠度，生成治疗响应一致性评分； 基于所述治疗响应一致性评分，对所述质量权重参数进行动态校正，校正公式如下：； 其中，表示校正后的质量权重参数，表示校正前的质量权重参数，表示治疗响应一致性评分，为预设基础调节系数； 将校正后的质量权重参数用于下一次的反馈迭代； S6、根据反馈迭代后的预设注意力检测模型处理输出脑肿瘤检测结果。

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