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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种三维多模态医学影像病灶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：CN115187616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210818953.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种三维多模态医学影像病灶分割方法是由康桂霞;苏子宸;卢妍竹设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维多模态医学影像病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维多模态医学影像病灶分割方法，根据医学模态的先验知识和影像表现的实际语义，在编码期构建一种类别无关且直接反映病灶区域的特征，为特征解码提供位置信息。针对解码结构，将基于三维空间影像的直接预测模式转换为序列模式，在特征切片上降低空间分辨率牺牲带来的副作用，使用不对称的卷积方式增强模型对病灶形态变化的预测。同时再次利用病灶类型无关的前景特征作为一种较强的空间注意力机制进行噪声过滤，并引入深监督，建立编解码之间的特征交互。本发明有效避免了重加权和前景粗糙预测造成的病灶细节丢失，可以进一步整合空间位置划分的思想进行实例级别的病灶定位与分割，对三维多模态医学影像分割任务具备通用性。

本发明授权一种三维多模态医学影像病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种三维多模态医学影像病灶分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从医学影像数据库中收集三维多模态影像数据，对齐所有数据的模态类型；所述模态类型包括T1、T1ce、T2和Flair四种模态； S2、进行数据预处理； S3、根据模态的语义差别进行模态分组，语义相似的模态在通道维进行串联，对同一组模态，构建独立的编码器； S4、多个独立编码器输出各自模态组的编码特征，根据各模态组对病灶区域的表现差异，构建一个解码器分支预测类别无关的且涵盖整体病灶区域的注意力掩码，该注意力掩码用于为后续解码器提供位置信息和特征过滤；预测类别无关的且涵盖整体病灶区域的注意力掩码步骤如下： S401、对T2组编码器最后一阶段输出的特征图构建一个轻量解码分支，该分支以为输入，通过2次上采样，将空间尺寸恢复为原始影像尺寸的并通过最终的1×1卷积输出注意力掩码MA；输出的注意力掩码经三阶样条插值算法，与编码器各阶段输出特征图空间尺寸对齐； S402、在原始数据标签中，若最终的预测目标包含C个类别，则生成一个空间大小相同的单通道全零矩阵，逐元素判断C通道标签单个元素是否为1，符合条件的元素则在全零矩阵对应位置标记为1，最终生成类别无关的掩码作为上一步输出的监督信息； S403、在训练过程的每次前向传播时，首先进行T2组编码器的前向传播，并通过S401的轻量解码分支进行类别无关的注意力掩码预测，所得结果将用于后续特征过滤步骤； S5、采用权值共享的方式构建解码器，编解码之间再次使用与类别无关的注意力掩码，结合注意力机制和残差上下文进行特征噪声过滤，最终输出与原始输入影像空间分辨率相当的特征图来预测最终分割结果。

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