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龙图腾网获悉广州大学;汕头市中心医院申请的专利基于CNN与轻量化Transformer融合的医学影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：CN120355920B 。

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：202510470256.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于CNN与轻量化Transformer融合的医学影像分割方法是由王力;张强;张绵锋;彭绍湖设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN与轻量化Transformer融合的医学影像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于CNN与轻量化Transformer融合的医学影像分割方法，涉及图像分割技术领域。本发明与之前的医学影像分割方法相比，解决了传统卷积神经网络对长距离依赖建模不足、多尺度特征融合不足的问题；通过增强局部特征提取和全局特征建模能力，实现了对复杂形状和模糊边界肿瘤区域的精准分割；采用STABlock模块，结合深度卷积和逐元素乘法增强特征表达能力，同时通过混合加权池化减少特征信息丢失；引入LT模块的双重注意力机制模块捕获长距离依赖，提高分割的全局语义表达；使用轻量化的LT模块，通过局部特征接收器优化局部细节提取，结合反馈模块减少冗余计算。

本发明授权基于CNN与轻量化Transformer融合的医学影像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于CNN与轻量化Transformer融合的医学影像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集医学影像，并进行预处理，将预处理后的医学影像输入至医学影像肿瘤分割模型中； 基于编码器对输入的预处理后的医学影像进行多尺度特征提取和下采样处理，获得多尺度医学影像特征；所述编码器由若干个STABlock模块堆叠组成，所述STABlock模块中，将深度卷积、逐元素乘法与混合池化方式相结合，提取获得多尺度医学影像特征； 所述混合池化方式将最大池化和平均池化的结果进行加权，并通过比例权重进行动态调整；具体如下： 其中，为混合池化输出；为比例权重；为最大池化结果；为平均池化结果； 通过解码器对多尺度医学影像特征进行特征融合获得融合特征并恢复特征分辨率，获得医学影像融合特征；所述解码器通过若干层TFM逐步恢复特征分辨率，并融合编码器输出多尺度特征；所述TFM通过特征融合操作融合空间和语义信息，并结合下采样和上采样机制，以及多尺度特征整合方式对医学影像特征进行特征融合，获得医学影像融合特征； 所述下采样和上采样机制中，通过最大池化进行下采样操作，采用双线性插值进行上采样操作； 基于轻量化模块对多尺度医学影像特征进行轻量化优化； 所述轻量化模块包括LT模块； 所述LT模块包括局部特征接收器、双重注意力机制模块和前向反馈模块；局部特征接收器用于接收LT模块的输入数据，局部特征接收器的输出连接双重注意力机制模块，双重注意力机制模块的输出与双重注意力机制模块的输入相加后作为前向反馈模块的输入，前反馈模块将前向反馈模块的输入与前向反馈模块的输出相加作为LT模块的输出； 所述局部特征接收器用于采用深度卷积结合残差结构，提取融合特征的局部细节特征； 所述双重注意力机制模块用于使用双重注意力机制，在全局上下文建模的同时，优化局部特征的权重分布；所述双重注意力机制包括特征聚合和特征分发；所述特征聚合用于生成全局描述符，捕获远距离像素之间的关系；所述特征分发用于重新分配权重，强化肿瘤区域的特征表达； 所述前向反馈模块用于结合深度可分离卷积层、卷积层和激活函数，对双重注意力机制模块的输出进行特征转换； 基于医学影像肿瘤分割模型输出分割后的肿瘤结构。

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广州大学;汕头市中心医院，其通讯地址为：510006 广东省广州市大学城外环西路230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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