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龙图腾网恭喜首都师范大学申请的专利基于图像间关联信息的病灶分割方法、设备、介质及产品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：CN119379730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510000227.4，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权基于图像间关联信息的病灶分割方法、设备、介质及产品是由丁辉;鲁嘉铖;尚媛园;刘铁;邵珠宏;赵晓旭;霍其润;王恺文;孙鑫雨设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像间关联信息的病灶分割方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图像间关联信息的病灶分割方法、设备、介质及产品，涉及图像处理领域，方法包括获取肿瘤切片序列；将肿瘤切片序列输入到训练后的Mesh‑SSMUNet序列分割模型中，得出病灶区分割结果序列；Mesh‑SSMUNet序列分割模型采用改进的UNet网络模型；在改进的UNet网络模型中，编码器的各编码层的视觉特征提取单元采用串联连接的2D选择性扫描模块和网状传播可选性扫描模块组，解码器的各解码层的视觉特征提取单元采用2D选择性扫描模块；网状传播可选性扫描模块组用于对输入的图像序列提取图像序列间的关联特征。基于本申请的病灶分割方法能够提高病灶区域的分割精度。

本发明授权基于图像间关联信息的病灶分割方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于图像间关联信息的病灶分割方法，其特征在于，所述基于图像间关联信息的病灶分割方法包括：获取待分割肿瘤切片序列；将所述待分割肿瘤切片序列输入到训练后的Mesh-SSMUNet序列分割模型中，得出病灶区分割结果序列；所述Mesh-SSMUNet序列分割模型采用改进的UNet网络模型；在所述改进的UNet网络模型中，编码器的各编码层中的视觉特征提取单元采用串联连接的2D选择性扫描模块和网状传播可选性扫描模块组，解码器的各解码层中的视觉特征提取单元采用2D选择性扫描模块；所述网状传播可选性扫描模块组用于对对应的2D选择性扫描模块输出的图像序列提取图像序列间的关联特征；所述待分割肿瘤切片序列输入至所述编码器的第一个编码层中，所述病灶区分割结果序列由所述解码器的最后一个解码层输出；所述网状传播可选性扫描模块组包括层注意力机制模块和多个串联连接的Mesh-CastSSM模块；每一所述Mesh-CastSSM模块的输出端还连接所述层注意力机制模块的输入端；所述Mesh-CastSSM模块，用于将对应的2D选择性扫描模块输出的图像序列在序列和通道维度上进行选择性感知以感知肿瘤病灶的序列变化；所述层注意力机制模块，用于将每一Mesh-CastSSM模块的输出进行融合，得出融合特征。

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