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龍圖騰網獲悉中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利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：CN115908800B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202211403774.X，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權醫學圖像分割方法是由吳文霞;李志成;梁棟;趙源深;段靜嫻設計研發完成，并于2022-11-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本醫學圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種醫學圖像分割方法，包括：收集腫瘤患者的核磁共振圖像數據作為數據集；對數據集中的圖像數據進行數據處理；將數據處理后，數據集中符合要求的多模態圖像作為模型的輸入；對每一個模態設計單獨的Transformer以提取特征；設計模態融合Transformer對多個模態的數據進行融合；逐步將不同尺度的編碼器輸出重塑為輸入大小，以獲得與原圖匹配的分割結果；對于數據集中的無標簽數據，構建弱增強圖像與強增強圖像；根據編碼器對不同增強的圖像的輸出選擇正例與負例，計算對比損失；對標簽與分割結果計算dice損失；進行模型的訓練，得到最終的模型并保存。本發明能夠更好地定位腫瘤位置，提高分割效果。

本發明授權醫學圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種醫學圖像分割方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： a.收集腫瘤患者的核磁共振圖像數據作為數據集； b.對所述數據集中的圖像數據進行數據處理，所述數據處理包括：對所述數據集中的圖像數據進行格式轉換、重采樣、配準及標準化； c.將數據處理后，數據集中符合要求的多模態圖像作為模型的輸入； d.建立多分支Transformer神經網絡作為編碼器，對每一個模態設計單獨的Transformer以提取特征； e.設計模態融合Transformer對多個模態的數據進行融合； f.建立解碼器，逐步將不同尺度的編碼器輸出重塑為輸入大小，以獲得與原圖匹配的分割結果； g.對于數據集中的無標簽數據，構建弱增強圖像與強增強圖像； h.根據編碼器對不同增強的圖像的輸出選擇正例與負例，計算對比損失； i.對標簽與分割結果計算dice損失； j.進行模型的訓練，選擇效果較好的結果作為最終的模型并保存；其中： 所述的步驟f具體包括： 解碼器逐步將不同尺度的編碼器輸出重塑為輸入大小，以獲得與原圖匹配的分割結果，解碼器將編碼器的輸出作為五個通道輸入，通過卷積與反卷積操作逐層融合各層編碼器輸出，并將圖像恢復至指定大小，應用sigmoid函數獲得最終分割結果； 所述的步驟g具體包括： 對單個無標注圖像設計兩種增強方式，每個訓練步驟中從一個預先定義的范圍內隨機為batch中每個樣本選擇變換：第一個增強方法為弱增強，弱增強是以50％的概率隨機翻轉、移動和隨機縮放策略的結果；另一個增強方法為強增強，強增強是在弱增強的圖像的基礎上添加灰度變換； 所述的步驟h具體包括： 無標簽數據損失分為兩個部分，包括輸出空間一致性損失和對比學習損失；對比學習損失的計算方法為編碼器分別基于弱增強圖像和強增強圖像產生特征，同一個位置的特征互相視作正例，不同位置的特征視作負例，負例的采樣方法采取gumbel采樣策略，選取余弦相似度最小的k個像素組成負例，或者根據解剖學先驗知識，選擇距離較遠的像素作為負例；將InfoNCE損失與余弦相似度相結合，得到像素對比度損失。

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