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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶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：CN119068191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411113964.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶分割方法是由张新;阮润泽;殷昱煜;梁婷婷;李玉;李尤慧子设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶分割方法，该方法首先将MRI磁共振成像数据进行数据预处理：通过线性插值法，缩放至统一的空间分辨率，作为待分割图像。其次将待分割图像输入到编码器进行多层级特征提取，编码器包括初级特征提取模块、三个编码模块和两个跨层级特征强化聚和模块。最后将编码器中编码模块的输出特征图以及两个跨层级特征强化聚和模块的输出特征图，输入到解码器，输出分割结果图，解码器由三个解码模块和一个分割头级联构成。本发明适用于不同尺寸病变区域的分割，选择更有利于最终分割结果的特征通道，使分割结果更加准确。

本发明授权一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应特征增强的脑卒中病灶分割方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1.将MRI磁共振成像数据进行数据预处理：通过线性插值法，缩放至统一的空间分辨率，作为待分割图像；S2.将待分割图像输入到编码器进行多层级特征提取，编码器包括初级特征提取模块、三个编码模块和两个跨层级特征强化聚和模块CFA；所述编码器的具体实现过程如下：S21.将待分割图像输入到初级特征提取模块进行特征提取，初级特征提取模块由一个卷积层以及一个最大池化层级联构成，提取图像的初级特征F0；S22.将特征F0，另记为X，输入到第1个编码模块；每个编码模块由若干组迭代注意力残差块级联构成，每组迭代注意力残差块由3个卷积残差块、1个迭代联合注意力模块和1个ReLu激活层级联构成；对于第i个编码模块，其输入特征为Fi-1，其输出特征为Fi；S23.将第1个编码模块的输出特征F1输入到第2个编码模块，计算得到第2个编码模块的输出特征F2；将第2个编码模块的输出特征图F2输入到第3个编码模块，计算得到第3个编码模块的输出特征图F3，第2和第3个编码模块的操作与第1个编码模块相同；S24.将第1个编码模块的输入特征F0和输出特征F1输入到第一个跨层级特征强化聚和模块CFA，得到强化聚合后的特征S25.将第2个编码模块的输出特征F2和第3个编码模块的输出特征F3输入到第二个跨层级特征强化聚和模块，得到强化聚合后的特征第二个跨层级特征强化聚和模块的计算与第一个跨层级特征强化聚和模块的计算步骤相同；S3.将编码器中编码模块的输出特征图以及两个跨层级特征强化聚和模块CFA的输出特征图，输入到解码器，输出分割结果图，解码器由三个解码模块和一个分割头级联构成。

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