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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利超声图像卵巢病灶分割方法、系统、设备及介质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：CN119863626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510346784.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权超声图像卵巢病灶分割方法、系统、设备及介质是由倪东;陈燕琳设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本超声图像卵巢病灶分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种超声图像卵巢病灶分割方法、系统、设备及介质，所述方法包括将超声图像输入编码模块，通过编码模块输出多尺度编码特征图；通过伪特征解码块基于最小尺度的编码特征图和第二小尺度的编码特征图确定最小尺度的解码特征图，并基于最小尺度的解码特征图和第二小尺度的编码特征图确定融合特征图；通过解码模块基于融合特征图和除最小尺度的编码特征图外的其他尺度的编码特征图，确定卵巢病灶分割图。本申请中的融合特征图融合了编码特征和解码特征，通过融合特征图可以学习到病灶内与病灶外的特征之间的关联性，及时纠正卵巢病灶分割模型学习到的不正确的特征，缓解过分割和欠分割的问题，提高卵巢病灶分割的准确性。

本发明授权超声图像卵巢病灶分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种超声图像卵巢病灶分割方法，其特征在于，应用经过训练的卵巢病灶分割模型，所述卵巢病灶分割模型包括编码模块、伪特征解码块、解码模块以及拉东投影模块；所述超声图像卵巢病灶分割方法具体包括：将具有卵巢区域的超声图像输入编码模块，通过所述编码模块输出多尺度编码特征图；通过所述伪特征解码块基于最小尺度的编码特征图和第二小尺度的编码特征图确定最小尺度的解码特征图；基于所述最小尺度的解码特征图和第二小尺度的编码特征图确定伪阳性特征图和伪阴性特征图；对所述伪阳性特征图进行自注意力学习以得到自注意力特征，并对所述伪阳性特征图和所述伪阴性特征图进行交互学习以得到交叉注意力特征；基于所述自注意力特征、所述交叉注意力特征和所述最小尺度的解码特征图确定融合特征图；通过所述解码模块基于所述融合特征图和除最小尺度的编码特征图外的其他尺度的编码特征图，确定所述超声图像对应的卵巢病灶分割图；其中，所述拉东投影模块包括隐特征投影单元、特征提取单元以及反向投影单元；所述通过所述编码模块输出多尺度编码特征图之后，所述方法还包括：通过所述隐特征投影单元将所述最小尺度的编码特征图在预设角度进行拉东变换以得到变换特征图；通过所述特征提取单元从通道维度和角度维度对所述变换特征进行特征图提取，以得到通道特征图和角度特征图；通过所述反向投影单元对所述通道特征图和所述角度特征图进行反向拉东变换以输出空间特征图，并将所述空间特征图作为最小尺度的编码特征图。

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