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龙图腾网获悉江苏富翰医疗产业发展有限公司申请的专利基于空间注意力机制的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：CN120374992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510885567.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于空间注意力机制的图像分割方法是由姜冲;陆方;刘春燕;赵振东;唐旭设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间注意力机制的图像分割方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像分割技术领域，提供一种基于空间注意力机制的图像分割方法，包括，获取输入特征图，再将输入特征图输入至特征处理层，特征处理层包括第一处理单元以及星形融合单元，通过第一处理单元，按通道维度划分为多个子集，输出多个分支特征图，以及将多个分支特征图输入至星形融合单元，通过星形融合单元基于任务类型匹配交互方式，生成融合特征，最后将融合特征输入至检测头，输出图像分割结果。通过通道拆分，使不同分支专注学习医疗图像中纹理、灰度、形状等特定特征，有效减少特征冗余，提高对特征的捕捉能力，星形融合单元整合分支信息，增强特征间关联性，即使面对边界不清或与周围组织相似的病灶，也能准确区分并分割。

本发明授权基于空间注意力机制的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间注意力机制的图像分割方法，其特征在于，包括： 获取输入特征图； 将所述输入特征图输入至分割网络，所述分割网络为通过特征处理层替换YOLOv11分割网络中的C3K2模块得到的分割网络，所述特征处理层包括第一处理单元以及星形融合单元； 通过所述第一处理单元，按通道维度划分为多个子集，以输出多个分支特征图；以及将多个所述分支特征图输入至所述星形融合单元，以通过所述星形融合单元基于任务类型匹配交互方式，生成融合特征；所述第一处理单元还包括浅层分支以及深层分支，所述浅层分支包括第一多尺度卷积模块，所述深层分支包括第二多尺度卷积模块； 将通过所述第一处理单元，按通道维度划分为多个子集，以输出多个分支特征图，包括： 将存在目标特征的子特征图输入所述第一多尺度卷积模块，以输出第一分支特征图；同时，将存在非目标特征的所述子特征图输入所述第二多尺度卷积模块，以输出第二分支特征图； 其中，所述目标特征为与病变组织通道，目标特征通道对应第一通道权重，所述非目标特征为背景通道，非目标特征通道对应第二权重通道，所述第一多尺度卷积模块包括第一尺寸卷积核以及第一数量残差块，所述第一尺寸卷积核用于处理高频特征，所述第二多尺度卷积模块包括第二尺寸卷积核以及第二数量残差块，所述第二尺寸卷积核用于处理低频特征； 将多个所述分支特征图输入至星形融合单元，以通过所述星形融合单元基于任务类型匹配交互方式，生成融合特征，包括： 将多个所述分支特征图输入至星形融合单元，以通过所述星形融合单元获取所述分支特征图对应的分支； 基于所述分支，根据预设规则确定中心分支以及非中心分支； 将所述非中心分支的所述分支特征图与所述中心分支的所述分支特征图执行交互，以得到交互结果； 在通道维度，拼接所述交互结果与所述中心分支，以生成融合特征； 将所述融合特征输入至检测头，以输出图像分割结果； 所述将所述非中心分支的所述分支特征图与所述中心分支的所述分支特征图执行交互，以得到交互结果，包括： 获取所述任务类型，所述任务类型至少包括时效任务、精度任务、复杂边界任务； 如果所述任务类型为时效任务，将所述非中心分支的所述分支特征图与所述中心分支的所述分支特征图执行逐元素相乘，以得到交互结果； 如果所述任务类型为精度任务，将所述非中心分支的所述分支特征图与所述中心分支的所述分支特征图执行拼接后卷积，以得到交互结果； 如果所述任务类型为复杂边界任务，将所述非中心分支的所述分支特征图与所述中心分支的所述分支特征图执行注意力机制，以得到交互结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏富翰医疗产业发展有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江北新区星火路10号鼎业百泰生物大楼B座一层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。