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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利用于三维医学图像分割的后解码器三维轴向解耦增强方法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：CN119693398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510211250.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权用于三维医学图像分割的后解码器三维轴向解耦增强方法是由黄健;黄星儒;郭益豪;张晓帅;郑志文设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于三维医学图像分割的后解码器三维轴向解耦增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于三维医学图像分割的后解码器三维轴向解耦增强方法。该方法主要包含置换维度增强管道和序列轴向增强管道两个主要管道。PDI在全局空间信息的角度上对不同轴向特征进行学习和理解并对z轴特征进行注意力增强，SAI则是直接在时间轴上对z轴信息进行分组处理以增强模型特征表达能力。通过分析三维医学图像数据不同轴向信息的时空特征，引入注意力机制独立增强轴向时间维度信息特征表达，本发明通过PDI管道和SAI管道的独立工作和协同处理，能够对复杂度高、难度高的三维医学图像分割的粗掩码进行轴向解耦增强，实现更加准确和鲁棒的分割结果，能够适配于任意三维图像分割深度学习模型，展示了其在三维医学图像分割领域的广泛应用潜力。

本发明授权用于三维医学图像分割的后解码器三维轴向解耦增强方法在权利要求书中公布了：1.用于三维医学图像分割的后解码器三维轴向解耦增强方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1:从网络上收集多种器官分割任务对应的三维医学图像分割数据集；S2:将收集到的三维医学图像数据按比例划分为训练集和测试集；S3:对步骤S2中三维医学图像数据进行数据预处理和数据增强；S4:从网络上收集广泛用于三维医学图像分割的先进深度学习模型作为基准模型；S5:设计可用于多种三维医学图像分割任务中粗掩码优化的后解码器粗掩码体积轴向解耦增强模块；设计的模块包括置换维度增强管道和序列轴向增强管道两个主要管道；后解码器粗掩码体积轴向解耦增强模块，采用两个并行的三维解耦增强管道：置换维度增强管道PDI和序列轴向增强管道SAI，从不同的空间视角提取关键的时空特征，并从时间轴方向执行三维轴向解耦，从而全面细化分割粗掩码；置换维度增强管道在全局信息角度上对不同轴向特征进行学习和理解，序列轴向增强管道则是直接在轴向空间信息的角度上对时间轴向特征进行分析和增强；将置换维度增强管道和序列轴向增强管道的输出结果通过相加的方式结合，然后由sigmoid函数对数值进行压缩到0,1范围内，然后和粗掩码yo相乘后再由残差连接加到粗掩码yo上，得到最终的优化增强后的分割掩码，公式如下： 其中yr∈RC×W×H×D是最终优化增强后的分割图，表示PDI管道输出的全局视角下的细化分割掩码；表示SAI管道输出的时间轴视角下的细化分割掩码；S6:将后解码器三维轴向解耦增强PaR模块集成到收集到的基准模型中；S7:在预处理和数据增强后的数据集上分别使用基准模型以及集成有PaR的基准模型，进行模型训练并根据验证集上的评估结果保存各自的最佳模型权重；S8:在测试集上对保存的最佳模型权重进行验证以评估模型性能。

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