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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于上下文信息融合的三维医疗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：CN114882219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210501553.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于上下文信息融合的三维医疗图像分割方法是由李武军;许丽军设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文信息融合的三维医疗图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于上下文信息融合的三维医疗图像分割方法，本发明中三维医疗图像网络主要采用基于子块的方式进行训练阶段和预测阶段，通过三维医疗图像网络并行的空洞卷积分支和自注意力分支提取包含上下文信息的特征，融合后生成预测分割结果。再将得到的预测分割结果利用高斯加权融合相邻预测子块的分割结果，缓解了子块边界预测不准的问题，进一步提高了分割精度。此外，三维医疗图像网络训练时通过样本均衡采样策略采样训练子块，避免了数据中可能存在的类别不平衡问题，提升了前景类别的分割精度。本发明方法可以有效提高三维图像分割算法的准确率，可适用于各种器官的三维医疗图像分割任务，具有很好的普适性和通用性。

本发明授权一种基于上下文信息融合的三维医疗图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文信息融合的三维医疗图像分割方法，其特征在于，三维医疗图像分割预测包括如下步骤：步骤1，对获取到的三维医疗图像数据进行预处理，得到经过数据重采样和数据标准化后的优化三维医疗图像数据；步骤2，在所述优化三维医疗图像数据的不同位置上进行随机裁切得到多个训练子块；步骤3，以所述训练子块大小的一半为步长，采用滑动窗口策略从所述优化三维医疗图像数据中裁切与所述训练子块大小相同的预测子块；步骤4，将所述预测子块输入至训练后的基于上下文信息融合的三维医疗图像分割网络，通过前向计算方法得出各个所述预测子块的预测分割结果；步骤5，使用高斯加权策略融合相邻所述预测子块的预测分割结果，得到最终预测的三维医疗图像分割结果；所述步骤4中所述三维医疗图像分割网络的训练步骤具体为：步骤4.1，利用样本均衡采样策略针对所述训练子块进行采样，并将采样到的所述训练子块与其对应的分割标注作为训练样本，所述训练子块中三分之二的子块来自于随机位置，另三分之一的子块来自于保证包含的前景类别；步骤4.2，定义基于上下文信息融合的三维医疗图像分割网络，将所述训练样本输入至所述三维医疗图像分割网络中通过前向计算得到训练分割结果；步骤4.3，根据所述训练分割结果和真实分割标签计算目标损失函数，并更新所述三维医疗图像分割网络的参数；步骤4.4，判断是否达到预设的训练轮数，直至训练结束；所述目标损失函数表示为，Ltotal＝λ1·LCE+λ2·LDice；其中，LCE和LDice分别为分割结果和真实分割标签之间的交叉熵损失和Dice损失，λ1和λ2为交叉熵损失和Dice损失的权重；所述三维医疗图像分割网络采用并行的空洞卷积分支和自注意力分支提取包含多尺度局部上下文信息和全局上下文的特征，将不同分支的特征进行融合从而生成结果；所述空洞卷积分支由G组空洞卷积堆叠而成，所述自注意力分支由卷积层、L层三维轴向自注意力层和转置卷积层堆叠而成。

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