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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于注意力和图卷积的多模态鼻咽癌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：CN115187613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210817199.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于注意力和图卷积的多模态鼻咽癌图像分割方法是由夏霆坚;黄国恒;王嘉怡;邓戈龙;杨琦;林超设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力和图卷积的多模态鼻咽癌图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于注意力和图卷积的多模态鼻咽癌图像分割方法，包括以下步骤：S1：获取鼻咽癌图像，并将鼻咽癌图像输入图像分割模型；S2：利用共享编码器提取鼻咽癌图像各模态的视觉特征图；S3：根据各模态的视觉特征图对应生成各模态的通道注意力特征图；S4：根据各模态的通道注意力特征图对应生成各模态的空间注意力特征图；S5：将各模态的空间注意力特征图融合重标定得到多模态融合特征图；S6：利用图卷积根据多模态融合特征图生成最终特征图；S7：将最终特征图输入解码器得到分割结果。本发明提供一种基于注意力和图卷积的多模态鼻咽癌图像分割方法，解决了目前的鼻咽癌图像分割方法仅针对单一模态进行分割的问题。

本发明授权一种基于注意力和图卷积的多模态鼻咽癌图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力和图卷积的多模态鼻咽癌图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取鼻咽癌图像，并将鼻咽癌图像输入图像分割模型； S2：利用图像分割模型的共享编码器提取鼻咽癌图像各模态的视觉特征图； S3：根据各模态的视觉特征图对应生成各模态的通道注意力特征图； S4：根据各模态的通道注意力特征图对应生成各模态的空间注意力特征图； S5：将各模态的空间注意力特征图融合重标定得到多模态融合特征图； S6：利用图卷积根据多模态融合特征图生成最终特征图； 步骤S6具体包括以下步骤： S6.1：将多模态融合特征图F转换为坐标空间表示，得到坐标空间特征图； S6.2：根据的特征实例之间的关系构建坐标空间的特征交互图； 其中，表示特征交互图的节点集合，表示特征交互图节点与节点之间的边集合，表示特征交互图的邻接矩阵； S6.3：将特征交互图从坐标空间投影到特征交互空间，并利用图卷积对特征交互空间的特征节点进行传播与交互推理，得到交互空间特征图； 将特征交互图从坐标空间投影到特征交互空间的具体步骤为： 给定一个高维特征，通过度量高维特征的元素的方式将特征交互图的原始特征投影到特征交互空间，生成相应的投影特征: 其中，N表示中间特征映射中的特征实例总数，表示体素的相邻体素，和分别是通过对高维特征进行随机梯度衰减单独学习而来的不同偏移距离，表示对特征节点周围的偏移节点进行三线性插值采样； S6.4：将交互空间特征图从特征交互空间逆投影回到对应的坐标空间，得到坐标空间交互特征图； S6.5：将坐标空间特征图和坐标空间交互特征图进行残差操作，得到最终特征图； S7：将最终特征图输入图像分割模型的解码器得到分割结果。

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