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龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利一种多视图多模态图像分割方法及系统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：CN114549411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210044339.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多视图多模态图像分割方法及系统是由牛屹;杜发文;郑元杰;隋晓丹设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视图多模态图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，提供了一种多视图多模态图像分割方法及系统。其中，该方法包括获取一组多模态多视图图像；对每张多模态多视图图像进行编码，生成第一特征图；对第一特征图进行解码，生成第二特征图；选取一组多模态多视图图像中任一视图和模态信息作为先验信息，并编码为one‑hot向量；将第一特征图进行全局池化操作得到聚合特征，并将其与one‑hot向量拼接；基于拼接向量及卷积核生成器，产生分割对应视图和模态的卷积核；利用所述卷积核对第二特征图进行卷积操作，得到对应视图及模态图像的分割结果。

本发明授权一种多视图多模态图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多视图多模态图像分割方法，其特征在于，包括： 获取一组多模态多视图图像； 多模态多视图图像为乳腺图像，乳腺图像包括头尾位和内外侧斜位两种视图，每种摄影体均可获得低能和高能两种不同模态影像，共四种类型的乳腺图像； 四种不同类型的图像分别表示为 其中表示ni数据集的第i种类型的乳腺图像，Yij表示第i种类型中第j张乳腺图像的真实标签，Xij为对应的预测分割结果； 将分割乳腺和肿瘤视为一个二元分割任务，联合使用二元交叉熵损失和DiceLoss作为每个任务的目标，损失函数为： 其中，pi和yi分别表示第i个像素的预测值和真实值，V表示所有像素个数，∈作为平滑因子添加； 对每张多模态多视图图像进行编码，生成第一特征图； 对第一特征图进行解码，生成第二特征图； 利用解码器对第一特征图进行解码，生成第二特征图； 在所述解码器中，将第一特征图不断经过上采样操作且与编码器的低级特征图相加，再通过残差网络进行细化得到具有一组图片所有语义信息的第二特征图； 选取一组多模态多视图图像中任一视图和模态信息作为先验信息，并编码为one-hot向量； 将头尾位视图中的低能影像编码为one-hot向量：e1＝1,0,0,0T；将头尾位视图中的高能编码为one-hot向量：e2＝0,1,0,0T；将内外测斜位视图中的低能编码为one-hot向量：e3＝0,0,1,0T；将内外测斜位视图中的高能编码为one-hot向量：e2＝0,0,0,1T； 将第一特征图进行全局池化操作得到聚合特征，并将其与one-hot向量拼接； 基于拼接向量及卷积核生成器，产生分割对应视图和模态的卷积核； 卷积核参数共分为三层，前两层八个通道，最后一层两个通道，两个特征用来分割乳腺和肿瘤； 利用所述卷积核对第二特征图进行卷积操作，得到对应视图及模态图像的分割结果。

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