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龙图腾网获悉上海大学申请的专利基于空间注意力和可变卷积的医学图像分割模型构建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：CN115526825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210624427.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于空间注意力和可变卷积的医学图像分割模型构建方法是由沈南燕;王子彦;李静设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间注意力和可变卷积的医学图像分割模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间注意力和可变卷积的医学图像分割模型构建方法，构建医学图像分割模型的主干网络；提供待分割对象形状和尺寸的先验信息；依据待分割对象的先验信息生成偏移量场P，并获得随分割对象变化形状的卷积核；在解码器D的每个卷积模块后接入跳跃连接模块Si，该模块将编码器E中获得的多尺度信息进行融合，以提供多尺度的特征和待分割对象的边界信息；依据待分割对象的类别数目I，确定各模块的通道数目Ri，最终获得医学图像分割模型。本发明构建的医学图像分割模型结构较为简单，不会增加模型训练的难度，便于相关研究人员训练和使用。

本发明授权基于空间注意力和可变卷积的医学图像分割模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间注意力和可变卷积的医学图像分割模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建医学图像分割模型的主干网络，所述主干网络包括具有N+1个卷积模块的编码器和具有个卷积模块的解码器 步骤2，在编码器的第个卷积模块后接入空间注意力模块i=1,2,...,，所述第个空间注意力模块以编码器的第个卷积模块输出的特征图作为输入，获得相应的粗分割结果和经过空间维度加权的加权特征图，为后续的网络模块提供待分割对象形状和尺寸的先验信息； 步骤3，将编码器的第+1个卷积模块替换为可变卷积模块，所述可变卷积模块以个空间注意力模块输出的特征图作为输入，依据特征图提供的先验信息生成偏移量场，获得随分割对象变化形状的卷积核，以适应待分割对象的形状尺寸变化； 步骤4，在解码器D的第i1个卷积模块后接入跳跃连接模块Si1，i1=1,2,...,N，所述跳跃连接模块Si1将编码器E中获得的多尺度信息进行融合，并将融合结果输入到解码器D，以提供多尺度的特征和待分割对象的边界信息； 步骤5，依据待分割对象的类别数目I，确定主干网络中各模块的通道数目Ri2，其中i2=1,2,...,2·N+1，最终获得所述的基于空间注意力和可变卷积的医学图像分割模型。

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