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龙图腾网恭喜四川大学华西医院申请的专利一种脑肿瘤图像分割模型构建方法及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：CN119339086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411870780.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种脑肿瘤图像分割模型构建方法及系统是由谢虎霖;罗会煊;陈润林;林洋平设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑肿瘤图像分割模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种脑肿瘤图像分割模型构建方法及系统，是通过构建包括编码器和解码器的初始脑肿瘤图像分割模型，收集脑肿瘤头像并进行预处理，将其分为训练集和验证集；根据预设损失以及训练集输入至初始脑肿瘤图像分割模型中，完成对该模型的训练；通过验证集验证模型满足预设条件，以获得最优的脑肿瘤图像分割模型。相比于现有技术，本发明通过结合神经网络技术对初始脑肿瘤图像分割模型中的编码器和解码器的特殊设计，以使得在训练过程中，可以有效的识别脑肿瘤图像的位置特征，降低了模型参数，提高了图像分割的效率与精度。

本发明授权一种脑肿瘤图像分割模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种脑肿瘤图像分割模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：构建包括编码器和解码器的初始脑肿瘤图像分割模型；根据预处理后的脑肿瘤图像分为训练集和验证集；根据所述训练集、所述初始脑肿瘤图像分割模型以及预设损失完成模型训练；根据所述验证集确定满足预设条件的脑肿瘤图像分割模型；其中，所述初始脑肿瘤图像分割模型还包括：预处理卷积模块；所述预处理卷积模块，用于拉伸不同模式的脑肿瘤图像的通道长度；所述编码器，用于压缩所述脑肿瘤图像的尺寸，以提取空间与通道之间的特征，并输出结果；所述解码器，用于根据所述编码器的输出结果，分割所述脑肿瘤图像的特征；所述编码器包括：多个高效卷积模块；所述高效卷积模块包括：第一逐点卷积层、逐通道卷积层、第二逐点卷积层；所述逐通道卷积层设置在所述第一逐点卷积层和所述第二逐点卷积层之间；每个卷积层均应用激活函数进行组归一化处理；所述编码器还包括：注意力模块；所述注意力模块设置在所述逐通道卷积层和所述第二逐点卷积层之间；所述注意力模块，用于将通道空间注意力应用于信道空间场中的最大表征；所述解码器包括：多个上卷积模块和Conv3D模块；所述上卷积模块分别与所述高效卷积模块和所述Conv3D模块连接；所述上卷积模块与所述高效卷积模块相配合，重建所述脑肿瘤图像中的位置特征；所述Conv3D模块，用于根据所述脑肿瘤图像中的位置特征获取脑肿瘤图像区域不同位置特征的置信度以分割所述脑肿瘤图像；所述上卷积模块包括：转置三维卷积层、第一三维卷积层和第二三维卷积层；所述转置三维卷积层，用于将输出结果与所述高效卷积模块的输出结果进行拼接后，作为输入数据；所述第一三维卷积层和所述第二三维卷积层，用于根据所述输入数据输出重建所述脑肿瘤图像中的位置特征；每个卷积层均应用激活函数进行组归一化处理；所述根据所述训练集、所述初始脑肿瘤图像分割模型以及预设损失完成模型训练，具体为：根据交叉熵损失、DICE损失函数、预设权衡因子与所述训练集对所述初始脑肿瘤图像分割模型进行模型训练，以使得总损失最小；模型训练公式具体为： ；其中，为总损失，为模型分割的脑肿瘤标签与真实脑肿瘤标签之间的交叉熵损失，为二者之间DICE损失，为权衡因子。

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