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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于扩散模型的三维MRI脑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：CN119417843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411427119.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于扩散模型的三维MRI脑肿瘤分割方法是由谭军;纪滋桢;傅小勇;黎升;程龙瑞设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的三维MRI脑肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于扩散模型的三维MRI脑肿瘤分割方法，涉及医学图像生成技术领域，采集脑肿瘤部位不同模态的MRI图像和对应的分割基准真值；通过正向扩散对分割基准真值进行加噪，得到加噪分割数据；对MRI图像进行迭代离散小波变换，得到的各级小波信息；构建基于在U‑Net网络结构中引入交叉注意力机制，对扩散模型进行改进的脑肿瘤分割模型，利用上述数据对其进行训练；从先验分布采样一个随机噪声，与待分割的MRI图像拼接后输入训练好的模型，得到对应推理的目标域分割图像，该方法能够提取多模态MRI的多尺度特征并显著降低模型的参数量，将条件信息融入网络并增强关键区域的特征表达，从而提升MRI脑肿瘤分割的准确性。

本发明授权一种基于扩散模型的三维MRI脑肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的三维MRI脑肿瘤分割方法，其特征在于，包括： S1.采集多套病人脑肿瘤部位不同模态的MRI图像和对应的分割基准真值； S2.通过正向扩散操作，对MRI图像对应的分割基准真值进行加噪，得到加噪分割数据； S3.对MRI图像进行迭代离散小波变换，得到各级小波信息； S4.构建脑肿瘤分割模型，所述脑肿瘤分割模型基于在U-Net网络结构中引入交叉注意力机制，对扩散模型进行改进；利用MRI图像、加噪分割数据和各级小波信息对脑肿瘤分割模型进行训练，得到训练好的脑肿瘤分割模型； S5.从先验分布采样一个随机噪声，将随机噪声与待分割的MRI图像拼接后输入训练好的脑肿瘤分割模型，得到对应推理的目标域分割图像，具体为：从加速采样的时间步集合中采样得到一个随机噪声，将与待分割的MRI图像拼接，作为编码器的输入；同时将待分割的MRI图像通过迭代离散小波变换得到各级小波信号，作为CSA模块的输入； 所述脑肿瘤分割模型经过步的时间编码后，输出步的预测噪声； 计算预测噪声对应的，计算过程如下： 其中，，服从标准高斯分布； 将与拼接后重新作为编码器的输入，同时将各级小波信号作为CSA模块的输入；所述脑肿瘤分割模型经过步的时间编码后，输出步的预测噪声； 迭代步骤S5，得到最终的预测结果，即为推理的目标域分割图像。

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