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龙图腾网恭喜厦门理工学院申请的专利基于差异性学习模型的血管图像分割方法、装置及设备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：CN119832252B 。

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：202510309179.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于差异性学习模型的血管图像分割方法、装置及设备是由林泽杭;叶荔姗;杜侠;朱顺痣设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于差异性学习模型的血管图像分割方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供的基于差异性学习模型的血管图像分割方法、装置及设备，涉及神经网络与图像处理领域。本发明通过获取不同模态的3D血管原图像集，并输入血管图像分割模型，在分割模型中，利用模态差异标记方法，得到嵌入了模态特征的重建图；将重建图输入3DUNet编码器提取出低级特征；根据低级特征，通过位置编码器与自注意力机制，生成高级特征；高级特征通过线性层展开为一维向量，并采用Transformer编码器进行优化，生成优化后的特征；然后将Transformer优化后的特征通过逐元素相减的方式，计算出模态间的差异特征，从而得到差异融合特征；差异融合特征通过Transformer编码器进行重塑，得到最后的血管分割结果。本发明能准确捕捉细小血管的形态特征，有效提升血管图像分割的精度。

本发明授权基于差异性学习模型的血管图像分割方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于差异性学习模型的血管图像分割方法，其特征在于，包括：S1,获取不同模态的3D血管原图像集，并将其输入基于差异性学习的血管图像分割模型；其中，所述血管图像分割模型包括模态差异标记模块、3DUNet编码器、位置编码器、差异性学习模块与Transformer编码器模块；S2,在所述模态差异标记模块中，利用模态差异标记方法，将每张图像进行切分得到的局部补丁与标记有对应模态特征的小切块进行融合与重建，得到嵌入了模态特征的重建图；S3,将所述重建图输入3DUNet编码器提取出各图像模态的低级特征；S4,通过位置编码器对每种图像模态的低级特征添加位置信息，并结合自注意力机制捕捉输入特征的全局信息，生成对应图像模态的高级特征；S5,所述高级特征通过线性层展开为对应的一维向量，并采用Transformer编码器的归一化层、多头自注意力机制与多层感知机对各图像模态的一维向量进行优化，以捕捉图像的全局上下文信息，生成优化后的特征；S6,在差异性学习模块，将Transformer编码器优化后的特征通过逐元素相减的方式，计算出模态间的差异特征，经卷积、归一化处理后，再与所述差异特征进行融合，得到差异融合特征；S7,所述差异融合特征通过Transformer编码器处理，重塑为与所述高级特征相同的形状，得到最后的血管分割结果。

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