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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利一种MRI脑肿瘤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：CN120451568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510953748.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种MRI脑肿瘤分割方法是由陈旭;司马立珑;邓明森;陈建平;喻曦;宋富洪;姚灵;陈唯唯;刘嵘;王元汉设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种MRI脑肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种MRI脑肿瘤分割方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取脑部MRI图像数据；对脑部MRI图像数据进行预处理，得到预处理后的脑部MRI图像数据；将预处理后的脑部MRI图像数据输入至脑肿瘤区域分割模型中，得到脑肿瘤分割区域的预测结果；其中，SwinGhostU‑Net模型包括依次连接的输入层、编码器、FUSA特征融合模块、解码器和输出层，且解码器还与编码器跳跃连接；编码器包括多个依次连接的GDG下采样卷积编码模块，FUSA特征融合模块包括：增强型空间注意力机制模块和自适应通道注意力机制模块。本申请提高了脑肿瘤区域分割的精度。

本发明授权一种MRI脑肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种MRI脑肿瘤分割方法，其特征在于，所述MRI脑肿瘤分割方法包括： 获取脑部MRI图像数据； 对脑部MRI图像数据进行预处理，得到预处理后的脑部MRI图像数据； 将预处理后的脑部MRI图像数据输入至脑肿瘤区域分割模型中，得到脑肿瘤分割区域的预测结果；脑肿瘤分割区域的预测结果为标注出脑肿瘤区域的MRI图像；脑肿瘤区域分割模型是采用训练集对SwinGhostU-Net模型进行训练得到的； 其中，SwinGhostU-Net模型包括依次连接的输入层、编码器、FUSA特征融合模块、解码器和输出层，且解码器还与编码器跳跃连接；编码器包括多个依次连接的GDG下采样卷积编码模块和一个SwinTransformer编码模块；FUSA特征融合模块包括：增强型空间注意力机制模块、自适应通道注意力机制模块和权重分配模块； 将预处理后的脑部MRI图像数据输入至脑肿瘤区域分割模型中，得到脑肿瘤分割区域的预测结果，包括： 将预处理后的脑部MRI图像数据经输入层输入至多个依次连接的GDG下采样卷积编码模块，得到多个不同空间尺度的局部细节特征图；各GDG下采样卷积编码模块均包括依次连接的GDG下采样卷积模块和最大池化层；各GDG下采样卷积模块均包括：第一幽灵卷积层、第一空洞卷积层、第二空洞卷积层和第二幽灵卷积； 将预处理后的脑部MRI图像数据输入至SwinTransformer编码模块，得到全局上下文特征图； 将最后一个GDG下采样卷积编码模块输出的局部细节特征图输入至增强型空间注意力机制模块，得到增强型空间注意力特征图；将全局上下文特征图输入至自适应通道注意力机制模块，得到自适应通道注意力特征图，权重分配模块基于增强型空间注意力特征图和自适应通道注意力特征图，得到多尺度融合特征图； 将多尺度融合特征图经过解码器进行上采样处理，并与编码器的跳跃连接特征图进行特征融合，得到脑肿瘤分割结果。

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