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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州電子科技大學(xué)申請的專利用于三維醫(yī)學(xué)圖像分割的后解碼器三維軸向解耦增強方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119693398B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510211250.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)用于三維醫(yī)學(xué)圖像分割的后解碼器三維軸向解耦增強方法是由黃健;黃星儒;郭益豪;張曉帥;鄭志文設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于三維醫(yī)學(xué)圖像分割的后解碼器三維軸向解耦增強方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于三維醫(yī)學(xué)圖像分割的后解碼器三維軸向解耦增強方法。該方法主要包含置換維度增強管道和序列軸向增強管道兩個主要管道。PDI在全局空間信息的角度上對不同軸向特征進行學(xué)習(xí)和理解并對z軸特征進行注意力增強，SAI則是直接在時間軸上對z軸信息進行分組處理以增強模型特征表達能力。通過分析三維醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)不同軸向信息的時空特征，引入注意力機制獨立增強軸向時間維度信息特征表達，本發(fā)明通過PDI管道和SAI管道的獨立工作和協(xié)同處理，能夠?qū)?fù)雜度高、難度高的三維醫(yī)學(xué)圖像分割的粗掩碼進行軸向解耦增強，實現(xiàn)更加準(zhǔn)確和魯棒的分割結(jié)果，能夠適配于任意三維圖像分割深度學(xué)習(xí)模型，展示了其在三維醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用潛力。

本發(fā)明授權(quán)用于三維醫(yī)學(xué)圖像分割的后解碼器三維軸向解耦增強方法在權(quán)利要求書中公布了：1.用于三維醫(yī)學(xué)圖像分割的后解碼器三維軸向解耦增強方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：S1:從網(wǎng)絡(luò)上收集多種器官分割任務(wù)對應(yīng)的三維醫(yī)學(xué)圖像分割數(shù)據(jù)集；S2:將收集到的三維醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)按比例劃分為訓(xùn)練集和測試集；S3:對步驟S2中三維醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強；S4:從網(wǎng)絡(luò)上收集廣泛用于三維醫(yī)學(xué)圖像分割的先進深度學(xué)習(xí)模型作為基準(zhǔn)模型；S5:設(shè)計可用于多種三維醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)中粗掩碼優(yōu)化的后解碼器粗掩碼體積軸向解耦增強模塊；設(shè)計的模塊包括置換維度增強管道和序列軸向增強管道兩個主要管道；后解碼器粗掩碼體積軸向解耦增強模塊，采用兩個并行的三維解耦增強管道：置換維度增強管道PDI和序列軸向增強管道SAI，從不同的空間視角提取關(guān)鍵的時空特征，并從時間軸方向執(zhí)行三維軸向解耦，從而全面細化分割粗掩碼；置換維度增強管道在全局信息角度上對不同軸向特征進行學(xué)習(xí)和理解，序列軸向增強管道則是直接在軸向空間信息的角度上對時間軸向特征進行分析和增強；將置換維度增強管道和序列軸向增強管道的輸出結(jié)果通過相加的方式結(jié)合，然后由sigmoid函數(shù)對數(shù)值進行壓縮到0,1范圍內(nèi)，然后和粗掩碼yo相乘后再由殘差連接加到粗掩碼yo上，得到最終的優(yōu)化增強后的分割掩碼，公式如下： 其中yr∈RC×W×H×D是最終優(yōu)化增強后的分割圖，表示PDI管道輸出的全局視角下的細化分割掩碼；表示SAI管道輸出的時間軸視角下的細化分割掩碼；S6:將后解碼器三維軸向解耦增強PaR模塊集成到收集到的基準(zhǔn)模型中；S7:在預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強后的數(shù)據(jù)集上分別使用基準(zhǔn)模型以及集成有PaR的基準(zhǔn)模型，進行模型訓(xùn)練并根據(jù)驗證集上的評估結(jié)果保存各自的最佳模型權(quán)重；S8:在測試集上對保存的最佳模型權(quán)重進行驗證以評估模型性能。

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