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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种用于心脏MRI图像分割的PGMS-Net模型构建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：CN121616588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610141090.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于心脏MRI图像分割的PGMS-Net模型构建方法是由梁永超;于超译;刘建军;魏功民;赵佳木;何圣立;方鑫;包永祺;聂玉淞;曾俊杰;贺纪元设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于心脏MRI图像分割的PGMS-Net模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理与深度学习结合领域，公开了一种用于心脏MRI图像分割的PGMS‑Net模型构建方法，包括：生成心脏MRI的医学图像数据集；医学图像数据集包括心脏MRI图像和对应心内膜掩码图像、心外膜掩码图像和右心室掩码图像；定义网络模型以MogaNet编码器‑解码器结构为主网络结构，实现对心脏MRI图像进行初步特征提取；为主网络结构加入心肌差分注意力模块使模型聚焦于心肌结构区域；加入分层监督注意力模块实现对右心室边界与内部结构的精准监督与优化；采用医学图像数据集对网络模型进行训练，构建用于心脏MRI图像分割的PGMS‑Net模型。根据上述技术方案，可以在显著提升分割心脏结构精度的同时保持模型的轻量化特性，为心脏MRI分析在临床普及提供路径。

本发明授权一种用于心脏MRI图像分割的PGMS-Net模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于心脏MRI图像分割的PGMS-Net模型构建方法，其特征在于，包括： 获取心脏MRI图像数据集，生成医学图像数据集；所述医学图像数据集包括心脏MRI图像和对应心内膜掩码图像、心外膜掩码图像和右心室掩码图像； 定义网络模型；所述网络模型以MogaNet编码器-解码器结构为主网络结构，加入心肌差分注意力模块和分层监督注意力模块；其中，MogaNet编码器-解码器对心脏MRI图像进行初步特征提取；心肌差分注意力模块以心肌边缘图作为先验知识进行特征转换与融合，使模型聚焦于心肌结构区域；所述心肌差分注意力模块包括一个并行的处理流，接收来自网络模型主干网络的主路径特征图和所述心肌边缘图，协同生成空间与通道注意力，在强化心肌边缘区域特征响应的同时，适度抑制无关的背景区域；分层监督注意力模块结合初步特征提取的结果逐级细化分割结果，实现对右心室边界与内部结构的监督与优化；所述分层监督注意力模块包括并行分支，通过所述并行分支生成三个多尺度特征图，与来自主分支的主路径特征图进行加权融合，输出心脏MRI图像分割结果；所述并行分支采用一个三层的双卷积结构，通过两个下采样操作逐步提取多尺度特征；其中，所述心肌边缘图通过独立于主网络结构的预训练模型生成；所述预训练模型采用U-NET架构为基础架构，加入多粒度上下文聚合门模块独立训练构成；所述多粒度上下文聚合门模块位于U-Net的跳跃连接处，包括多尺度特征提取模块、卷积、激活函数、特征精炼模块、Dropout层和特征调制；其中，所述多尺度特征提取模块对初步特征进行处理，输出多尺度增强特征；所述特征精炼模块将所述多尺度增强特征处理为精炼特征，包括以下步骤：将多尺度增强特征经过11卷积投影到更高维度以丰富其特征表示；用深度可分离卷积进行上下文建模，通过非线性变换得到特征；将所述特征进行11卷积得到一个单通道的分解特征；复制分解特征的通道数，使其与原始特征的通道数相同，获取分解特征；从原始特征中显式的减去所述分解特征，获取特征差异；将所述特征差异进行权重校准与强化，以残差的形式加回原始激活路径，输出精炼特征； 采用所述医学图像数据集对所述网络模型进行训练，构建用于心脏MRI图像分割的PGMS-Net模型。

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