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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利一种基于三轴上下文编码的脑肿瘤分割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：CN121353673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511896393.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于三轴上下文编码的脑肿瘤分割方法是由周同雪;陈家浩;李铭杨设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三轴上下文编码的脑肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，涉及一种基于三轴上下文编码的脑肿瘤分割方法，将同一胶质瘤的FLAIR图像、T2图像、T1图像和T1ce图像共同输入到训练后的图像分割模型中，由其输出具有非增强坏死区域、水肿区域和增强肿瘤区域的预测分割图像；图像分割模型包括编码器和解码器；编码器包括TCE模块，TCE模块通过自适应地学习轴状面分支、冠状面分支与矢状面分支三者间的相对重要性，来实现多平面特征的动态加权融合。本发明通过针对性解决各向异性特征捕捉不足和多模态融合适应性差的问题，实现了对非增强坏死区域、水肿区域、增强肿瘤区域的高精度分割，为脑肿瘤的临床诊断和治疗规划提供了可靠的技术支持。

本发明授权一种基于三轴上下文编码的脑肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三轴上下文编码的脑肿瘤分割方法，其特征在于，将同一胶质瘤的FLAIR图像、T2图像、T1图像和T1ce图像共同输入到训练后的图像分割模型中，由其输出预测分割图像，预测分割图像即通过预测得到的具有3个分割区域的胶质瘤MRI图像，3个分割区域分别为非增强坏死区域、水肿区域和增强肿瘤区域； 图像分割模型包括编码器和解码器； 编码器包括TCE模块，TCE模块的工作流程如下： a将输入特征分别送入三个平行的处理分支，得到其轴状面分支、冠状面分支、矢状面分支； b对、、分别先进行3D卷积，再依次使用具有非对称核和独特扩张率的卷积核进行卷积操作，得到、、； c计算特征图，公式为：，式中，代表实例归一化，代表LeakyReLU激活函数，代表Dropout； d计算权重，公式如下： ； ； ； 式中，、、分别对应为注意力权重的轴状面分量、冠状面分量、矢状面分量，代表ReLU激活函数，代表softmax函数，和是两个全连接层的可学习参数，的取值范围为全体实数，的取值范围为全体实数，代表全局平均池化操作； e计算输出特征，公式如下： ； ； 式中，代表1×1×1的卷积，代表融合特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州师范大学，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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