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公开（公告）号CN122966948A | 申请号CN202610934952.3 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人南通大学 |
分类号G06V10/26(2022.01), G06V10/50(2022.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06T7/00(2017.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0464(2023.01) | 申请日2026-06-26 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601335556800008 | 源数据页码41 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种缺失模态3D医学影像分割方法。首先获取3D医学影像数据及模态掩码，经HDU分层分块预处理得到分块特征图；构建模态令牌模块，通过嵌入层生成模态令牌，并与分块特征图融合以补偿缺失模态的特征损失；采用轻量型可变形注意力（DLKA）模块，利用3D分治卷积提取病灶特征，降低参数量；在网络下采样过程中引入AG注意力门筛选跳跃特征，过滤冗余信息；上采样阶段使用PHDC模块，通过部分卷积（PartialConv）进行高效特征融合，最终经Softmax输出分割结果。本发明能有效适配多模态缺失场景，在保证分割精度的同时显著降低模型计算量，适用于临床低算力环境下的脑肿瘤精准分割。
附图 1