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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于空间感知与频域信息的医学图像分割方法、装置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：CN120298441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510779465.X，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于空间感知与频域信息的医学图像分割方法、装置是由王大寒;陈达鑫;吴嘉骅;胡亮;张煦尧;朱顺痣;黄荣祥设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间感知与频域信息的医学图像分割方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供了基于空间感知与频域信息的医学图像分割方法、装置，通过结合频域信息引导和多头状态空间感知技术，有效提升医学图像分割的精度和鲁棒性。对医学图像进行频域变换，利用多尺度分解技术分离图像的高频和低频成分，提取低频特征以获取全局信息。通过引入可学习的噪声过滤机制，抑制频域中的噪声和无关背景信息，使模型能更精准地聚焦于病变区域。在瓶颈层设计多头感知视觉状态空间模块，通过多尺度自适应特征融合机制，捕捉不同尺度的病变特征，增强对小尺寸病变和复杂结构的分割能力。在跳跃连接中引入了上下文聚焦注意力机制，进一步强化全局信息与局部细节的融合，确保分割结果的精确性；最终，通过解码器恢复高分辨率的分割图像。

本发明授权一种基于空间感知与频域信息的医学图像分割方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于空间感知与频域信息的医学图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待处理的医学图像，对所述医学图像进行数据预处理，并对预处理后的医学图像进行质量评估，计算图像的信噪比和峰值信噪比，评估图像的对比度和清晰度，检测图像中的伪影和噪声水平，若信噪比低于预设阈值，执行自适应直方图均衡化根据图像对比度情况，选择性应用gamma校正对检测到的伪影区域进行局部增强处理； 调用预训练好的FDMUNet网络模型，使用聚焦低频信息的上下文特征提取模块对预处理后的医学图像进行特征提取处理，得到输出特征图； 采用FDMUNet网络模型中的多头感知视觉状态空间模块对所述输出特征图进行提取处理，提取得到不同尺度上的输出特征图的全局信息特征； 使用FDMUNet网络模型中的聚焦上下文注意力模块对特征图进行边界增强处理，得到增强特征； 使用解码器对全局信息特征进行恢复预处理，并将处理后的全局信息特征与增强特征进行融合，得到分割结果，重复此操作，直至达到预设次数，生成高分辨率的特征图； 调用预训练好的FDMUNet网络模型对预处理后的医学图像进行特征提取处理，得到输出特征图，具体为： 对于输入的预处理后的医学特征图，H，W，C分别表示图片的高度，宽度和通道数，使用所述FDMUNet网络模型的聚焦低频信息的上下文特征提取模块在预设的不同频率尺度上对医学特征图X进行特征分解处理，以捕获医学图像中的不同频率特征，其公式为：，，T，，其中，为频域变换操，为医学图像的低频成分，均为医学图像的高频成分，为经过噪声过滤机制得到的输出特征图，为sigmod函数，为最大池化操作，为平均池化操作，表示按通道数连接，为1x1卷积操作，为批次归一化操作，为ReLU激活函数，为高频信息和低频信息经过通道连接后的特征信息，为提取到的特征图； 经过三次连续特征提取后，得到的输出特征图，三次的下采样特征提取后的特征图表示为，其中，，，； ，，。

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