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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种涉及跨模态注意力机制的医学图像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：CN115512110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211163664.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种涉及跨模态注意力机制的医学图像肿瘤分割方法是由周亮;陈顺;陈建新;李昂;魏昕设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种涉及跨模态注意力机制的医学图像肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种涉及跨模态注意力机制的医学图像肿瘤分割方法，包括以下步骤：获取正电子发射型计算机断层显像PET图像和电子计算机断层扫描CT图像，将PET图像和CT图像横向缩放为同分辨率的图像数据对；将图像数据对输入至训练好的跨模态图像分割模型，生成目标分割图像；其中，跨模态图像分割模型包括图像特征提取模块、图像特征融合模块和跨模态语义增强模块，所述跨模态语义增强模块包括一组扩展编码器和基于聚合注意力单元的语义融合网络，跨模态图像分割模型训练通过历史正电子发射型计算机断层显像PET图像和电子计算机断层扫描CT图像训练。本发明提供的一种涉及跨模态注意力机制的医学图像肿瘤分割方法，能够实现跨模态的医学图像精准分割。

本发明授权一种涉及跨模态注意力机制的医学图像肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种涉及跨模态注意力机制的医学图像肿瘤分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取正电子发射型计算机断层显像PET图像和电子计算机断层扫描CT图像； 将PET图像和CT图像横向缩放为同分辨率的图像数据对； 将图像数据对输入至训练好的跨模态图像分割模型，生成目标分割图像； 其中，所述跨模态图像分割模型包括图像特征提取模块、图像特征融合模块和跨模态语义增强模块，所述跨模态语义增强模块包括一组扩展编码器和基于聚合注意力单元的语义融合网络； 所述跨模态图像分割模型的训练方法包括： 获取历史正电子发射型计算机断层显像PET图像和电子计算机断层扫描CT图像，将PET图像和CT图像横向缩放为同分辨率的图像数据对，每一组图像数据对中的图像数据都带有肿瘤分割标签信息，再将图像数据对划分为训练集、验证集和测试集； 通过图像特征提取模块对训练集中单通道的图像数据对进行特征提取，得到单模态的PET图像特征和CT图像特征； 通过扩展编码器分别对训练集中的PET图像和CT图像进行分层特征提取并通过图像特征融合模块融合得到PET-CT多模态融合特征块，输出PET模态的注意力特征图； 将PET模态的注意力特征图经过标准的反向传播与CT图像特征一起输入语义融合网络进行第一次语义融合，得到融合模态的注意力特征图； 将融合模态的注意力图与提取的PET-CT多模态融合特征块输入语义融合网络进行上采样第二次语义融合，恢复特征结构得到最终的注意力融合特征图； 将最终的注意力融合特征图与PET模态的注意力特征图之间进行相似度计算并经过sigmoid函数的操作，获得与当前图像特征所对应的各分割特征的权重向量； 基于权重向量对各分割特征进行判决，得到与当前图像特征最为相似的目标分割图像； 通过图像特征提取模块计算图像特征的联合损失，联合损失包括目标分割图像与肿瘤分割标签信息进行比对的交叉熵损失，以及dice值损失，将计算得到的联合损失用于更新跨模态图像分割模型的参数，当模型的参数收敛后，保存此时最优跨模态图像分割模型及其参数。

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