中国科学院深圳先进技术研究院王如心获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种多模态图像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：CN115937227B 。
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：202211631748.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种多模态图像分割方法是由王如心;肖福安;李烨设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多模态图像分割方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种多模态图像分割方法，该方法包括：提取多模态图像的初始特征图；采用解剖诱导的区域解耦器对初始特征图的不同区域解耦，得到解耦边界特征图和解耦语义特征图；在每个解剖子区域结构内，采用边界辅助的区域内耦合器分别耦合解耦边界特征图和解耦语义特征图，得到具有互补信息的更新的边界特征图和更新的语义特征图；基于每个解剖子区域结构中的更新的语义特征图，在不同解剖子区域结构之间使用跨区域耦合器，以使不同子区域之间的特征互补学习，得到最终特征图；最终特征图作为解码器的输入，并通过多个反卷积块生成最终分割结果。该方案结合多模态之间信息互补的优势，建立有效的分割模型，可降低计算成本和提升模型分割能力。
本发明授权一种多模态图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 提取多模态图像的初始特征图； 采用解剖诱导的区域解耦器对所述初始特征图的不同区域解耦，得到解耦边界特征图和解耦语义特征图； 在每个解剖子区域结构内，采用边界辅助的区域内耦合器分别耦合所述解耦边界特征图和所述解耦语义特征图，得到具有互补信息的更新的边界特征图和更新的语义特征图； 基于每个解剖子区域结构中的所述更新的语义特征图，在不同解剖子区域结构之间使用跨区域耦合器，以使不同子区域之间的特征互补学习，得到最终特征图； 所述最终特征图作为解码器的输入，并通过多个反卷积块生成最终分割结果。
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