发明专利已授权

一种基于CrossMAE的脑胶质瘤分割方法

📄 申请号：CN202411911728.X 📄 发布日：2026/05/08

著录项目信息

申请日

2024-12-23

公开号

CN119722710B

公开日

2025-10-17

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_11

IPC 分类号

G06T7_11 , G06T7_136 , G06V10_774 , G06V10_40 , G06F40_284 , G06F40_126 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N5_04 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习医学图像分割计算机视觉

应用场景

脑胶质瘤诊断, 医学影像分析, 放射治疗规划, 神经外科手术导航, 临床辅助诊断

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摘要

本发明公开了一种基于CrossMAE的脑胶质瘤分割方法，旨在通过MRI与诊断报告联合提取视觉语言表征来增强分割性能。该方法通过随机掩蔽图像与文本信息，并重建被掩蔽内容，学习跨模态深层关联，进而实现MRI脑胶质瘤的精准分割。该方法包括以下步骤：S1：采集多模态MR脑肿瘤图像及诊断报告，构建数据集；S2：设计图文掩码编码器，对数据进行有选择性的掩蔽处理；S3：构建基于CrossMAE的MRI脑胶质瘤分割模型；S4：设计多任务级联损失函数，利用数据集对分割模型进行训练与优化，获得训练好的MRI脑胶质瘤分割模型；S5：根据训练好的MRI脑胶质瘤分割模型进行MRI脑胶质瘤分割。本发明从MRI中有效提取并利用跨模态互补信息，从而实现对MRI脑胶质瘤的精准分割。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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