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龍圖騰網恭喜武漢大學申請的專利一種基于長短距離特征的醫學圖像分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114463341B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210026011.1，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于長短距離特征的醫學圖像分割方法是由種衍文;謝檸迪;潘少明設計研發完成，并于2022-01-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于長短距離特征的醫學圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于長短距離特征的醫學圖像分割方法。利用Pytorch深度學習框架搭建基于長短距離特征的醫學圖像分割網絡，采用以transformer和卷積網絡為基礎的編碼器和解碼器的設計模式，通過MEtransformer模塊、卷積特征提取模塊、全局局部特征融合模塊和反卷積解碼器模塊四部分的處理，從輸入的醫學影像中分割可疑的病變區域。本發明對于多種不同區域的病變圖像數據集均具有較好的分割性能，分割效果穩定，邊緣較為清晰。

本發明授權一種基于長短距離特征的醫學圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于長短距離特征的醫學圖像分割方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，首先將訓練集中圖像裁剪為C×H×W的尺寸，將裁剪后的訓練集圖片進行隨機上下、水平翻轉實現數據擴充，然后劃分訓練集和測試集；步驟2，構建基于長短距離特征的醫學圖像分割網絡；采用以transformer和卷積網絡為基礎的編碼器和解碼器的設計模式，編碼器模塊由卷積特征提取模塊、MEtransformer模塊和全局局部特征融合模塊組成；首先圖像張量通過兩個卷積特征提取模塊進行初步特征提取后，并行使用MEtransformer模塊提取長距離全局特征，使用卷積特征提取模塊提取短距離局部特征，然后使用全局局部特征融合模塊將長、短距離特征向量進行融合，在融合后的特征圖基礎上再次進行前述的并行特征提取、特征向量融合操作進一步建模數據中的長、短距離特征，最后經過三個反卷積解碼器模塊獲得網絡的分割結果輸出；MEtransformer模塊包括軸向多頭注意力模塊和掩膜模塊，軸向多頭注意力模塊的輸入為圖像張量B,C,H,W，首先將圖片分成大小為2×2的patch，數量為每個patch通過全連接層映射成長度為C的向量，將這N個向量按原有順序組合成尺寸為的特征圖，并將該特征圖按H和W方向分別取平均值轉變為和兩個向量，然后把通道C以多頭數等分，將兩個向量變成和在此基礎上通過矩陣乘法分別求得矩陣Q、K和V；掩膜模塊在Q和K矩陣乘積生成的查詢集上進行注意力機制的高斯加權計算，最后把加權后的查詢集與V進行矩陣乘法得到該模塊的輸出；全局局部特征融合模塊的輸入為長距離特征圖和短距離特征圖，在尺度上均為B,C,H,W；首先長距離特征經過全局平均池化得到基于通道的注意力圖，并與短距離特征圖按元素相乘后通過一個卷積層進行初步特征融合，然后將融合后的特征與原來的長距離特征進行堆疊操作后再次經過卷積層，生成后續所需要高階特征圖塊；步驟3，使用訓練集圖像對基于長短距離特征的醫學圖像分割網絡進行訓練；步驟4，利用步驟3訓練好的分割網絡進行醫學圖像分割。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區珞珈山武漢大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。