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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利扩散模型、多尺度与注意力模块的医学超声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：CN119180826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411203045.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权扩散模型、多尺度与注意力模块的医学超声图像分割方法是由廉敬;曹玉竹;张怀堃;杨雪丰;郑礼;刘冀钊;石斌设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本扩散模型、多尺度与注意力模块的医学超声图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了扩散模型、多尺度与注意力模块的医学超声图像分割方法，本发明将其扩散模型为改进的去噪扩散概率模型，多尺度与注意力模块分别为自行设计的多尺度动态条件模块和高斯交叉融合注意力模块。该方法使用去噪扩散概率模型，去除图像噪声和捕获重要细节信息；利用多尺度动态条件模块，提高图像对比度和对不同尺度上下文信息的整合能力；利用高斯交叉融合注意力模块，克服直接合并编码器特征和动态条件模块特征时的不兼容性。

本发明授权扩散模型、多尺度与注意力模块的医学超声图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型、多尺度与注意力模块的医学超声图像分割系统，包括采用编码器-解码器架构，由去噪扩散概率模型、多尺度动态条件模块和高斯交叉融合注意力模块三大核心部分构成，其特征在于：去噪扩散概率模型在正向扩散阶段，将高斯噪声逐步添加到初始图像中，模拟图像的逐步退化过程；在反向扩散阶段，从标准正态分布中采样出，并输入编码器中提取特征；在编码器部分，首先通过Stem模块对进行浅层特征提取，该Stem模块由3×3卷积、批标准化和线性修正单元组成，随后，Stem模块提取的特征依次经过至四个特征提取模块，在至阶段，通过四个卷积模块进一步提取浅层特征并下采样；多尺度动态条件模块从超声图像中捕捉不同尺度的长距离依赖关系，并通过高斯交叉融合注意力模块将多尺度动态条件模块和编码器两部分特征有效融合；多尺度动态条件模块采用了一种层次化的架构；该模块首先通过一个Stem层，之后采用四个特征提取模块至进行逐步特征提取和下采样；最后，将提取的特征输入到TransFuse模块中上述的TransFuse模块通过结合CNN与SwinTransformer的优势来提升特征的表达能力；在解码器部分，首先在阶段，将高斯交叉注意力模块的特征与多尺度动态条件模块的跳跃连接特征进行通道拼接和1×1卷积，转化的图像保持与输入相同的分辨率，之后，通过3×3的转置卷积上采样，并输入到下一个阶段；在到阶段，其中De1到阶段依次连接，将输入特征与动态条件模块相应层的跳跃连接特征经过通道拼接、1×1卷积和转置卷积逐渐恢复至原始分辨率，形成优化的端到端网络架构。

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