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龙图腾网恭喜深圳技术大学申请的专利一种基于提示驱动机制的三维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：CN119107325B 。

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：202411122924.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于提示驱动机制的三维医学图像分割方法是由黄炳顶;吴嘉怡;陈超;苏李一磊设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示驱动机制的三维医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于提示驱动机制的三维医学图像分割方法，所述三维医学图像分割方法采用的图像分割模型的训练过程包括：获取数据集，并对数据集中的标签样本进行预处理操作，标签样本包括训练集与测试集，数据集包括医学体积图像和体积分割图像；对视觉分割基础模型中的各个模块进行三维适配和分层策略的改进，实现对视觉分割基础模型中的图像编码器和提示编码器的修改，得到提示嵌入和图像嵌入对齐的训练模型；采用模拟交互的迭代训练的策略，基于训练集对训练模型进行训练，并基于测试集评估并保存评价指标最优的模型，得到图像分割模型。通过本发明的基于提示驱动机制的图像分割模型可以提升对医学图像的整体分割精度。

本发明授权一种基于提示驱动机制的三维医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于提示驱动机制的图像分割模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据集，并对所述数据集中的标签样本进行预处理操作，所述标签样本包括训练集与测试集，所述数据集包括医学体积图像和体积分割图像；对视觉分割基础模型中的各个模块进行三维适配和分层策略的改进，实现对所述视觉分割基础模型中的图像编码器和提示编码器的修改，得到提示嵌入和图像嵌入对齐的训练模型；采用模拟交互的迭代训练的策略，基于所述训练集对所述训练模型进行训练，并基于所述测试集评估并保存评价指标最优的模型，得到所述图像分割模型；所述对视觉分割基础模型中的各个模块进行三维适配和分层策略的改进，包括：将所述视觉分割基础模型中二维的图像编码器转换为三维数据的三维编码器；引入分层策略以提取不同深度的图像特征；调整提示编码器结构以使得视觉分割基础模型可以利用提示对应的语义特征；根据图像编码器和提示编码器的修改，修改图像解码器，完成提示的位置信息与语义信息的融合，实现提示嵌入和图像嵌入的对齐并输出对应的掩码；所述引入分层策略以提取不同深度的图像特征，包括：将图像编码过程分为四个渐进层级，并为每一层级配置视觉采样提示器，以使所述视觉分割基础模型可以捕获并嵌入多层次的图像特征，形成多层次的提示特征嵌入；所述视觉采样提示器的工作流程包括：为提示特征嵌入引入几个全局token并应用自注意力技术；将更新后的提示特征嵌入与提示位置嵌入相加后应用自注意力技术，进行位置信息与语义信息的融合；将更新后的全局查询应用于与图像编码间的交叉注意，完成提示嵌入和图像嵌入的对齐。

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