买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于轴向MLP和空间交叉门控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：CN119963835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510035460.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割方法是由杨菲;杨广超设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割方法，方法包括：构建基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割模型MSAFNet；获取医学图像数据集，对所述基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割模型进行训练，得到训练好的基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割模型；获取待分割医学图像；将所述待分割医学图像输入至训练好的基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割模型，对所述待分割医学图像进行图像分割，得到目标分割图像。本发明通过多轴混合残差通道注意力块MX‑RCAB混合多尺度特征，关注局部细节和全局依赖性；利用空间交叉门控块SCGB过滤冗余信息，捕获具有判别特征的底层细节信息，从而解决了现有的医学图像分割方法精度低的问题。

本发明授权基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割方法，其特征在于，包括步骤： S1、构建基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割模型MSAFNet；所述医学图像分割模型包括编码器和解码器，所述编码器包括CNN块、多轴混合残差通道注意力块MX-RCAB，所述解码器包括空间交叉门控块SCGB、解码器块DecoderBlock； 其中，所述多轴混合残差通道注意力块MX-RCAB包括空间和通道两个分支，在空间分支中，使用多轴特征混合MLP来融合局部和全局特征；在通道分支中，采用残差通道注意力模块RCAB实现通道特征的增强；然后，将空间分支与通道分支处理后的特征图进行拼接，再通过输入的残差连接融合所有通道，得到编码器的输出特征； 所述空间交叉门控块SCGB的输入由编码器与解码器输出的特征X和Y组成，它们分别通过卷积层进行维度对齐并产生对应的特征图；然后，通过初步特征激活： Xact＝σFCLNConvX Yact＝σFCLNConvY 其中，Conv是3×3卷积层，LN是层归一化，FC是全连接层，σ是GELU激活函数； SCGB的核心组件是交叉门控模块CGB，所述交叉门控模块对分块后的串行窗口应用线性层，分别生成查询Q、键K和值V； QX,KX,VX＝LinearXact QY,KY,VY＝LinearYact 接着，计算查询Q和键K之间的点积，经过Softmax激活函数后，生成的注意力权重与值V进行加权求和，以得到新的特征表示： 其中，dk是缩放因子，用于平衡点积结果的大小； 另外，引入残差连接进行数据传输；为了保证输出通道与输入X和Y具有相同的通道尺寸，使用全连接层完成线性变换，具体表示为： Outputx＝W4Xact⊙AttentionY+X Outputy＝W5Yact⊙Attentionx+Y 其中，⊙表示元素点积，W4,W5表示对应的MLP线性层映射特征，Xact和Yact表示初步激活后的特征； S2、获取医学图像数据集，对所述基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割模型进行训练，得到训练好的基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割模型； S3、获取待分割医学图像； S4、将所述待分割医学图像输入至训练好的基于轴向MLP和空间交叉门控的医学图像分割模型，对所述待分割医学图像进行图像分割，得到目标分割图像。

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重庆大学，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。