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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于Deep U-Net模型的左心房及疤痕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：CN116704184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310596653.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于Deep U-Net模型的左心房及疤痕分割方法是由崔恒飞;程麟凯;王一凡;李妍;夏勇;张艳宁设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Deep U-Net模型的左心房及疤痕分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于DeepU‑Net模型的左心房及疤痕分割方法。包括：步骤1：对训练左心房分割模型的训练数据和训练左心房疤痕分割模型的训练数据进行增强；步骤2：训练左心房分割模型；步骤3：准备左心房疤痕分割模型数据；步骤4：训练左心房疤痕分割模型；步骤5：左心房疤痕测试和后处理。本发明采用加权损失函数和基于距离的正则化项进行约束，可对左心房疤痕实现更精确的分割。本发明采用两阶段的分割方法，一方面减少了左心房疤痕分割受复杂背景的影像，另一方面训练得到的左心房模型也可为其他需要对左心房进行观察的医学诊断场景提供便利。本发明可以更有效地处理数据域偏移的问题。

本发明授权一种基于Deep U-Net模型的左心房及疤痕分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DeepU-Net模型的左心房及疤痕分割方法，其特征在于：包括： 步骤1：对训练左心房分割模型的训练数据集和训练左心房疤痕分割模型的训练数据集进行增强； 步骤2：使用步骤1增强后的左心房分割模型的训练数据集训练左心房分割模型； 步骤3：利用步骤2训练得到的左心房分割模型对步骤1增强的左心房疤痕训练数据集中的所有数据进行分割，然后处理得到训练左心房疤痕分割模型的训练数据集； 所述步骤3具体为： 利用步骤2训练得到的左心房分割模型Mla对经过增强的左心房疤痕训练数据集D3中的所有数据进行分割，得到对应左心房的标签Lla，然后将得到的左心房标签Lla和D3中对应的原训练数据图像按通道维度进行拼接，得到训练左心房疤痕分割模型的训练数据集D5，用于左心房疤痕分割模型的训练； 步骤4：利用步骤3得到的训练数据对左心房疤痕分割模型进行训练； 所述步骤4具体为： 选择深度学习分割算法DeepU-Net为分割框架，利用步骤3得到的训练数据集D5对左心房疤痕分割模型进行训练，训练过程的损失函数为加权dice损失加权交叉熵损失LweightedCE和距离损失三者之和： Lseg＝LDice+LweightedCE+0.1*LDistance，优化器为随机梯度下降优化器SGD，batchsize为16，学习率首先设置为1e-4，采取余弦退火策略，通过4折交叉验证的训练方法对模型进行训练，在600次迭代后终止，最后训练得到左心房疤痕分割模型Mscari，i＝1,2,3,4； 步骤5：利用步骤4训练得到的左心房疤痕分割模型进行左心房疤痕测试和后处理。

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