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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于记忆队列的双分支融合心脏图像分割方法及系统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：CN119888238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510360892.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于记忆队列的双分支融合心脏图像分割方法及系统是由张彩明;王康;李振宇;许云扬;李雪梅设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于记忆队列的双分支融合心脏图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于记忆队列的双分支融合心脏图像分割方法及系统，涉及图像分割技术领域，包括：将待分割的心脏图像输入到CNN‑ViT双分支中，生成解剖先验增强后的局部特征和全局特征；融合局部特征和全局特征，得到图像分割特征；对图像分割特征进行解码，得到最终的分割结果；解剖先验增强是将历史图像特征进行聚类存储构建记忆队列，从记忆队列中选出与待分割的心脏图像最为相似的历史图像特征，基于历史图像特征，通过邻近窗口相似性分别对提取的局部特征和全局特征进行注意力计算，解剖先验增强后的局部特征和全局特征；本发明通过CNN‑ViT双分支和记忆队列，实现局部特征和全局特征的提取和增强，提升了分割精度与临床合理性。

本发明授权基于记忆队列的双分支融合心脏图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于记忆队列的双分支融合心脏图像分割方法，其特征在于，包括：将待分割的心脏图像输入到CNN-ViT双分支中，生成解剖先验增强后的局部特征和全局特征；融合增强后的局部特征和全局特征，得到图像分割特征；对图像分割特征进行解码，得到最终的分割结果；其中，所述解剖先验增强是将历史图像特征进行聚类存储构建记忆队列，从记忆队列中选出与待分割的心脏图像最为相似的历史图像特征，基于历史图像特征，通过邻近窗口相似性分别对提取的局部特征和全局特征进行注意力计算，解剖先验增强后的局部特征和全局特征；所述CNN-ViT双分支包含并联的CNN分支和ViT分支；所述CNN分支包括若干个连续的CNN编码器和一个CNN记忆队列增强模块，每个CNN编码器都包含卷积层；所述ViT分支包括若干个连续的ViT编码器和一个ViT记忆队列增强模块，每个ViT编码器包含一个补丁合并模块、一个基于自注意力的transformer模块和一个前馈神经网络模块；所述将历史图像特征进行聚类存储，是采用K-means算法对历史图像数据集进行解剖结构聚类，将同类图像的图像特征分配至记忆队列的同一子队列中。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路1500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”。