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龙图腾网获悉安徽大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于多分支特征融合精炼的医学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：CN115880317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211697131.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于多分支特征融合精炼的医学图像分割方法是由汪粼波;曹险峰;方贤勇;刘政怡;褚海涛设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分支特征融合精炼的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学影像处理领域，具体涉及一种基于多分支特征融合精炼的医学图像分割方法、系统、装置。该医学图像分割方法包括如下步骤：S1：通过PVT和ResNext101模型对医学图像进行特征提取；S2：将每一个对应层的两个特征进行融合得到融合特征；S3：充分挖掘各层融合特征中的全局上下文信息，输出各层融合特征对应的精炼特征；S4：构建各个精炼特征间的长距离相关性，对四个不同层次的精炼特征进行跨层精炼操作；S5：将步骤S1‑S4作为编码端的操作；在解码端的上采样过程中，将跨层精炼特征及最深层的精炼特征通过类似跳跃连接的方式与解码层相结合，输出医学图像的分割结果。本发明解决了现有医学图像分割方法精度、可靠性和鲁棒性不足的问题。

本发明授权一种基于多分支特征融合精炼的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支特征融合精炼的医学图像分割方法，其用于结合多层次的特征信息对医学图像中的目标进行识别，进而分割出更加精准的目标区域的图像；其特征在于，所述基于多分支特征融合精炼的医学图像分割方法包括如下步骤： S1：通过预训练后的PVT模型和ResNext101模型同步对输入的医学图像进行特征提取，分别得到两路原始特征，每路包括四个不同层次的特征图；对两种不同来源的原始特征进行尺寸统一操作； S2：将尺寸统一后的两路特征图中每一个对应层的特征分别进行融合得到对应的融合特征F，融合处理过程如下： S21：将通过PVT模型和ResNext101模型提取的各对应层的两个特征图Fp、Fr相加； S22：通过多尺度通道注意力模块提取相加后的各层特征图的多尺度通道注意矩阵M； S23：将多尺度通道注意矩阵M与各自的输入特征相乘后，并再次将得到的两个特征图相加； S24：将上步骤相加后的特征图经过一个3x3卷积和批归一化操作，最终由ReLU激活得到融合特征Fpr； S3：充分挖掘各层融合特征Fpr中的全局上下文信息，进而输出各层融合特征Fpr对应的精炼特征Fe；所述精炼特征Fe的生成过程如下： S31：将融合特征Fe分别经过3×3卷积和平均池化层处理后，得到特征图Fc和特征图Fa； S32：通过多尺度通道注意力模块提取特征图Fc和特征图Fa的多尺度通道注意矩阵 Mc和Ma； S33：将多尺度通道注意矩阵Mc和Ma通过逐元素乘法与Fc和Fa融合，得到特征图Fcm和Fam； S34：将Fam的特征图通过上采样恢复到与Fcm同样大小，通过加法直接融合两个分支的特征图得到Fcam； S35：通过残差结构将融合特征Fpr与Fcam融合，得到精炼特征Fe； S4：构建上步骤获取的各个精炼特征间的长距离相关性，对四个不同层次的精炼特征进行跨层精炼操作；并输出三个跨层精炼特征；过程如下： S41：假设获取的四个不同层次的精炼特征分别为：F′1、F′2、F′3、F′4，将他们在空间维度展平，然后变形到相同的通道数； S42：在展平的空间维度上拼接四个精炼特征； S43：将拼接后的特征经过LN层归一化后，再经过自注意力层和前馈神经网络MixFFN处理构建出特征间的长距离相关性； S44：将上步骤前馈神经网络的输出分成三个跨层精炼特征，并将跨层精炼特征分别变形成解码端相应解码层的形状，输出到解码端； S5：将步骤S1-S4作为编码端的操作；在解码端的上采样过程中，将跨层精炼特征及最深层的精炼特征通过跳跃连接的方式与解码层相结合，纠正在池化操作期间丢失的信息，最终得到医学图像的分割结果。

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安徽大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号；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”。

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