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龍圖騰網獲悉復旦大學申請的專利面向醫學圖像序列的語義分割系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115861616B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211584167.8，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權面向醫學圖像序列的語義分割系統是由張玥杰;袁潤恬;劉靖正設計研發完成，并于2022-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向醫學圖像序列的語義分割系統在說明書摘要公布了：本發明屬于醫學圖像處理技術領域，具體為面向醫學圖像序列的語義分割系統。本發明的語義分割系統包括一個跨幀注意力模塊和邊界感知Transformer；采用先定位再細化的模式，即首先通過跨幀注意力模塊，挖掘輸入圖像的連續幀之間的時序關系，建模幀間的相關性，并進行圖像的粗糙分割，通過關注目標區域來定位；然后采用邊界感知Transformer對目標物體進一步細化，來提升分割精度；通過學習沿邊界提取的圖像塊之間的依賴關系，經過處理，將這些圖像塊將重新組合，獲得最終分割掩碼。本發明在心臟分割磁共振圖像數據集和息肉分割內窺鏡數據集上都取得優越的分割性能，還可廣泛擴展到其它模態的醫學圖像，如CT掃描圖像、超聲圖像等。

本發明授權面向醫學圖像序列的語義分割系統在權利要求書中公布了：1.一種面向醫學圖像序列的語義分割系統，其特征在于，包括一個用于建模幀間關系的跨幀注意力模塊和一個用于學習幀內依賴關系的邊界感知Transformer；采用先定位再細化模式，即首先通過跨幀注意力模塊，挖掘輸入圖像的連續幀之間的時序關系，建模幀間的相關性，并進行圖像的粗糙分割，通過關注目標區域來定位；然后采用邊界感知Transformer對目標物體進一步細化，通過學習沿邊界提取的圖像塊之間的依賴關系，經過處理后，將這些圖像塊將重新組合，獲得最終分割掩碼； 所述通過跨幀注意力模塊，挖掘輸入圖像的連續幀之間的時序關系，建模幀間的相關性，并進行圖像的粗糙分割，通過關注目標區域來定位，具體包括： 對于輸入的T幀連續圖像，采用基于卷積神經網絡的骨干網絡為每一幀提取特征；所述骨干網絡使用Res2Net的前四層作為特征提取器，每層都輸出每幀圖像的特征圖，記為其中，Cl、Hl和Wl分別為第l層輸出特征圖的維度、高度和寬度；所述跨幀注意力模塊使用第三層輸出的特征圖為每一幀生成鍵向量和值向量，然后依次將每一幀作為查詢幀，其它幀作為提供鍵向量和值向量的參考幀；跨幀注意力模塊利用連續幀之間的時序信息，進行連續幀之間的交互并建模幀間關系，實現圖像的粗糙分割，定位目標物體； 所述采用邊界感知Transformer對目標物體進一步細化，通過學習沿邊界提取的圖像塊之間的依賴關系，經過處理后，將這些圖像塊將重新組合，獲得最終分割掩碼，具體包括： 邊界感知Transformer沿粗糙分割圖像中的邊界提取圖像掩碼塊，然后將這些邊界掩碼塊與相應的原始圖像塊進行拼接，輸入Transformer進行細化；最后，圖像掩碼塊被重新組合，并輸入至解碼器來產生分割預測圖； 根據定位和細化兩個不同階段，損失函數包含兩部分: 其中，和分別表示定位階段和細化階段的損失函數；λ是用于平衡兩個階段損失項的超參數； 對于定位階段的損失，用M1表示跨幀注意力模塊輸出的分割掩碼，Y表示圖像的真值標簽；通過計算M1和真值Y之間的差異，獲得定位階段的損失 計算最終的預測分割掩碼M2和真值Y之間的差異，獲得細化階段的損失

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