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龙图腾网获悉皖南医学院申请的专利用于医学图像分割的上下文感知混合注意力网络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：CN120411518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510544402.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权用于医学图像分割的上下文感知混合注意力网络是由周美华;杨利;吴自文;吴新丽设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于医学图像分割的上下文感知混合注意力网络在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及用于医学图像分割的上下文感知混合注意力网络，其特征在于：基于U‑Net网络架构，并在编码器和解码器之间设置多尺度特征提取模块和多尺度上下文交叉注意力模块，而在U‑Net网络架构的每个跳跃连接上设置自适应上下文特征融合模块，多尺度上下文交叉注意力模块将多尺度特征提取模块从编码器的输出中提取不同尺度的特征进行融合，过程中结合全局池化和分组卷积，动态调整不同尺度信息的注意力权重；所述自适应上下文特征融合模块引入门控机制将跳跃连接中的低级特征和高级特征进行融合，基于低级特征和高级特征的贡献调整注意力权重。本发明在不同尺度间通过交叉注意力机制优化信息交换，提升跨尺度特征一致性。

本发明授权用于医学图像分割的上下文感知混合注意力网络在权利要求书中公布了：1.用于医学图像分割的上下文感知混合注意力网络，其特征在于：基于U‑Net网络架构，并在编码器和解码器之间设置多尺度特征提取模块和多尺度上下文交叉注意力模块，而在U‑Net网络架构的每个跳跃连接上设置自适应上下文特征融合模块，多尺度上下文交叉注意力模块将多尺度特征提取模块从编码器的输出中提取不同尺度的特征进行融合，过程中结合全局池化和分组卷积，动态调整不同尺度信息的注意力权重；所述自适应上下文特征融合模块引入门控机制将跳跃连接中的低级特征和高级特征进行融合，基于低级特征和高级特征的贡献调整注意力权重； 多尺度上下文交叉注意力模块对输入特征的处理流程具体如下： 首先多尺度特征提取模块对输入特征进行多尺度分解提取不同尺度的特征； 然后，计算不同尺度特征之间的交叉注意力权重； 继而通过交叉注意力权重与输入的多尺度特征点乘得到融合后多尺度特征； 多尺度特征提取模块包括空洞空间金字塔池化，分别使用不同膨胀率的卷积提取特征Fd的表达式为：Fd＝Convk，dX，Convk，d表示膨胀率为d的空洞卷积，不同尺度的特征连接后得到输出的多尺度特征F； 计算交叉注意力权重Ascale和融合后多尺度特征Frefined的计算式为： 其中，F为输入的多尺度特征，GlobalPool为全局池化操作，Cglobal为全局池化的输出，通过自适应全局池化获得的全局特征嵌入；为分组卷积操作，k为分组数，Flocal为分组卷积的输出，确保局部特征得到保留；Φ表示连接操作，W1和b1分别表示计算交叉注意力权重Ascale所用的权重和偏置项，σ表示sigmoid函数； 所述自适应上下文特征融合模块的融合流程具体如下： 首先，对跳跃连接的输入特征计算注意力门控值； 然后，将注意力权重应用到编码器特征上，与解码器特征结合，得到优化后的特征。

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