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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于自注意力和信息瓶颈的医学图像分割方法和系统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：CN116563551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310628505.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于自注意力和信息瓶颈的医学图像分割方法和系统是由戚萌;李光举;金德虎;于澜;于琦设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力和信息瓶颈的医学图像分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于自注意力和信息瓶颈的医学图像分割方法及系统，涉及医学图像分割领域。包括获取原始医学图像；提取特征得到初步特征图，将初步特征图输入至MultiIB‑Transformer编码部分和跳跃连接SC‑MRF部分；在MultiIB‑Transformer编码部分，利用第一个IB块来压缩不相关的特征，利用第二个IB块再次压缩不相关的特征，得到第一输出特征图；在跳跃连接SC‑MRF部分，将低分辨率特征图中的语义信息转移到高分辨率特征图中，得到第二输出特征图；将第一输出特征图和第二输出特征图拼接，将拼接后的特征图输入至预训练的预测网络中，进行图像分割。本发明降低模型的参数量，提高模型对关键特征的敏感性，并压缩噪声，提升模型分割的准确性。

本发明授权基于自注意力和信息瓶颈的医学图像分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于自注意力和信息瓶颈的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始医学图像； 将原始医学图像输入至基于Transformer和信息瓶颈的医学图像分割模型中，利用编码器模块提取原始医学图像的特征，得到初步特征图，将初步特征图分别输入至MultiIB-Transformer编码部分和跳跃连接SC-MRF部分； 在MultiIB-Transformer编码部分，利用多头自注意力机制获取全局的语义信息，之后利用连接在多头自注意力机制后的第一个IB块来压缩不相关的特征，压缩后的特征依次输入至归一化层和MLP层中，利用连接在MLP层后的第二个IB块再次压缩不相关的特征，得到第一输出特征图； 在跳跃连接SC-MRF部分，通过卷积操作将低分辨率特征图中的语义信息转移到高分辨率特征图中，得到第二输出特征图； 将第一输出特征图和第二输出特征图输入到解码器模块中进行拼接，将拼接后的特征图输入至预训练的预测网络中，进行图像分割。

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山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88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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