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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于擴散機制的KAN算子醫學影像分割方法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：CN119600284B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411619330.9，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權基于擴散機制的KAN算子醫學影像分割方法是由李玲玲;楊靜怡;于欣悅;焦李成;賈森;劉旭;劉芳;黃思婧;楊育婷;陳璞花;馬文萍;楊淑媛設計研發完成，并于2024-11-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于擴散機制的KAN算子醫學影像分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于擴散機制的KAN算子醫學影像分割方法，包括基于擴散機制和KAN算子構建擴散分割模型；該模型包括去噪模塊，去噪模塊包括去噪編碼器、語義編碼器、KAN模塊、去噪解碼器；將待處理的原始醫學影像輸入模型中作如下處理：利用語義編碼器提取原始醫學影像中的語義信息，得到第一特征；將語義編碼器的每一層輸出輸入至去噪編碼器的對應層級，利用去噪編碼器提取噪聲圖像中的局部細節信息，得到第二特征；利用KAN模塊對第二特征進行優化提煉，得到第三特征；將第一特征、第二特征、第三特征融合后，輸入去噪解碼器，同時將去噪編碼器的每一層輸出輸入至去噪解碼器的對應層級，輸出分割結果。該方法可以顯著提高分割精度。

本發明授權基于擴散機制的KAN算子醫學影像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于擴散機制的KAN算子醫學影像分割方法，其特征在于，包括： 基于擴散機制和KAN算子構建擴散分割Diff-KAN模型；所述擴散分割Diff-KAN模型包括采用編碼器-解碼器結構的去噪模塊，所述去噪模塊包括語義編碼器、去噪編碼器、KAN模塊以及去噪解碼器； 將待處理的原始醫學影像輸入所述擴散分割Diff-KAN模型中進行如下處理： 將標簽加入隨機高斯噪聲，生成純噪聲圖片；將所述原始醫學影像與所述純噪聲圖片進行通道拼接，并將拼接得到的噪聲圖像輸入所述去噪編碼器； 利用所述語義編碼器提取所述原始醫學影像中的語義信息，得到第一特征；將所述語義編碼器的每一層輸出輸入至所述去噪編碼器中對應大小的層級，并利用所述去噪編碼器提取所述噪聲圖像中的局部細節信息，得到第二特征； 利用所述KAN模塊對所述第二特征進行優化提煉，得到第三特征； 將所述第一特征、所述第二特征以及所述第三特征進行融合，并將融合后的特征輸入所述去噪解碼器，同時將所述去噪編碼器的每一層輸出通過跳躍連接輸入至所述去噪解碼器中對應大小的層級，輸出分割結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。