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龍圖騰網恭喜廈門理工學院申請的專利基于差異性學習模型的血管圖像分割方法、裝置及設備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：CN119832252B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202510309179.7，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于差異性學習模型的血管圖像分割方法、裝置及設備是由林澤杭;葉荔姍;杜俠;朱順痣設計研發完成，并于2025-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于差異性學習模型的血管圖像分割方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明提供的基于差異性學習模型的血管圖像分割方法、裝置及設備，涉及神經網絡與圖像處理領域。本發明通過獲取不同模態的3D血管原圖像集，并輸入血管圖像分割模型，在分割模型中，利用模態差異標記方法，得到嵌入了模態特征的重建圖；將重建圖輸入3DUNet編碼器提取出低級特征；根據低級特征，通過位置編碼器與自注意力機制，生成高級特征；高級特征通過線性層展開為一維向量，并采用Transformer編碼器進行優化，生成優化后的特征；然后將Transformer優化后的特征通過逐元素相減的方式，計算出模態間的差異特征，從而得到差異融合特征；差異融合特征通過Transformer編碼器進行重塑，得到最后的血管分割結果。本發明能準確捕捉細小血管的形態特征，有效提升血管圖像分割的精度。

本發明授權基于差異性學習模型的血管圖像分割方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于差異性學習模型的血管圖像分割方法，其特征在于，包括：S1,獲取不同模態的3D血管原圖像集，并將其輸入基于差異性學習的血管圖像分割模型；其中，所述血管圖像分割模型包括模態差異標記模塊、3DUNet編碼器、位置編碼器、差異性學習模塊與Transformer編碼器模塊；S2,在所述模態差異標記模塊中，利用模態差異標記方法，將每張圖像進行切分得到的局部補丁與標記有對應模態特征的小切塊進行融合與重建，得到嵌入了模態特征的重建圖；S3,將所述重建圖輸入3DUNet編碼器提取出各圖像模態的低級特征；S4,通過位置編碼器對每種圖像模態的低級特征添加位置信息，并結合自注意力機制捕捉輸入特征的全局信息，生成對應圖像模態的高級特征；S5,所述高級特征通過線性層展開為對應的一維向量，并采用Transformer編碼器的歸一化層、多頭自注意力機制與多層感知機對各圖像模態的一維向量進行優化，以捕捉圖像的全局上下文信息，生成優化后的特征；S6,在差異性學習模塊，將Transformer編碼器優化后的特征通過逐元素相減的方式，計算出模態間的差異特征，經卷積、歸一化處理后，再與所述差異特征進行融合，得到差異融合特征；S7,所述差異融合特征通過Transformer編碼器處理，重塑為與所述高級特征相同的形狀，得到最后的血管分割結果。

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廈門理工學院，其通訊地址為：361024 福建省廈門市集美區理工路600號；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”。