一种基于MSLQA-Net的轻量化脑肿瘤分割方法

本发明涉及一种基于MSLQA‑Net的轻量化脑肿瘤分割方法，该方法应用于脑肿瘤核磁共振成像(MRI)的肿瘤分割。该方法包括：S1：预处理脑部MRI数据，将数据划分为训练集，验证集和测试集；S2：构建多尺度分解残差卷积模块(MSDRC)进行特征提取，构成多级次特征图；S3：构建跨层特征聚合模块(CLFA)，对多级次特征图进行高效聚合，得到聚合特征图；S4：构建四重维度注意力模块(QDA)，对聚合特征图进一步细化，得到细化特征图；S5：融合多尺度分解残差卷积，跨层特征聚合及四重维度注意力模块，构建MSLQA‑Net分割模型；S6：使用训练集，验证集和测试集对分割模型进行训练，验证优化及测试。本发明在脑肿瘤分割任务中，能在提升推理速度的同时，仍保持高精度结果。

《一种基于MSLQA-Net的轻量化脑肿瘤分割方法》是一发明专利，专利号为 2025100334867，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为顾国生;陈旭东;韩浩杰;邓杰航;黎凡;项德杰;江芡;杨珉浩;伍浩伟;张纯霖;陈泽昊;吴艳娟;李梓亮，申请日期为2025-01-08，公开（公告）日期为2025-10-17，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/11 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：医学影像、医学图像、医学成像、图像处理、CT图像、癌症诊断、肿瘤检测、肿瘤诊断、影像分析、AI医疗、智能诊断、智慧医疗、医疗信息化、AI医疗辅助诊断、人工智能。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于MSLQA‑Net的轻量化脑肿瘤分割方法，该方法应用于脑肿瘤核磁共振成像(MRI)的肿瘤分割。该方法包括：S1：预处理脑部MRI数据，将数据划分为训练集，验证集和测试集；S2：构建多尺度分解残差卷积模块(MSDRC)进行特征提取，构成多级次特征图；S3：构建跨层特征聚合模块(CLFA)，对多级次特征图进行高效聚合，得到聚合特征图；S4：构建四重维度注意力模块(QDA)，对聚合特征图进一步细化，得到细化特征图；S5：融合多尺度分解残差卷积，跨层特征聚合及四重维度注意力模块，构建MSLQA‑Net分割模型；S6：使用训练集，验证集和测试集对分割模型进行训练，验证优化及测试。本发明在脑肿瘤分割任务中，能在提升推理速度的同时，仍保持高精度结果。

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