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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种多模态MRI多病灶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：CN115131328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210824312.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多模态MRI多病灶分割方法是由万亮;邢兆虎设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态MRI多病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态MRI多病灶分割方法，实现对多模态MRI多病灶的同时精准分割目的。本方法主要包括四个阶段，多模态图像特征提取阶段，多模态特征融合阶段，多模态特征筛选阶段，多类别分割阶段。在多模态图像特征提取阶段，不同模态的图像特征被分别提取。在多模态特征融合阶段，利用空间注意力与模态注意力机制在二个维度对提取的不同模态图像特征进行深度融合。在多模态特征筛选阶段，利用模态敏感的门控机制对多模态特征进行选择，筛选更有效的特征，提高特征表达能力。多类别分割阶段，将不同阶段的多模态融合特征通过解码器进行不同阶段的上采样操作还原图像尺寸，并融合筛选后的多模态特征，最终通过输出分支进行预测，得到分割结果。

本发明授权一种多模态MRI多病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态MRI多病灶分割方法，其特征在于多模态特征的融合与筛选，包括如下步骤：步骤一，多模态MRI提取；通过相同结构但参数独立的深度神经网络对不同模态的脑部MRI图像进行多阶段特征提取；步骤二，特征融合；将步骤一中得到的多模态特征在空间维度、模态维度两个维度进行特征融合，其中空间维度使用多方向的自注意力机制，获取空间关系以融合空间特征，并提升计算效率；模态维度使用跨注意力机制，提取模态关系，融合多模态特征；步骤三，特征筛选；利用步骤二中得到的融合特征构建模态敏感的特征选择门结构，对上层不同阶段的多模态特征进行筛选，选择更有效的特征输入到解码器，提高特征表达能力；步骤四，多类别分割；利用解码器对深层融合特征进行不同阶段的上采样操作还原图像尺寸，并在其中结合经特征筛选模块后多模态增强特征，提高特征编码能力，最后将解码器获取的融合特征通过输出分支预测，得到分割结果；所述步骤一多模态MRI提取，改进了神经网络编码器GlobalPoolformer，对MRI编码过程中融入全局信息，对不同模态的脑部MRI多次特征提取、下采样操作，提取不同尺度的深度特征；所述步骤二的特征融合，通过空间维度与模态维度的注意力机制，融合编码器提取的多模态特征，得到融合特征，具体方法包括：（1）在空间维度，将编码器提取的多个模态的特征在通道维度进行拼接，通过块嵌入层编码为多个区块特征，通过自注意力机制，在空间维度计算每个特征区块之间的注意力，加权融合，得到空间维度的融合特征；（2）在模态维度，将编码器提取的多个模态的特征分别通过块嵌入层编码为多个模态的区块特征，利用（1）中得到的融合特征，与编码后不同模态的区块特征进行跨注意力运算，在模态维度计算融合特征区块与不同模态区块之间的注意力，加权融合，得到模态维度的融合特征。

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