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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于SCUNet++神经网络的肺栓塞CT图像识别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：CN116797605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310380776.X，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于SCUNet++神经网络的肺栓塞CT图像识别分割方法是由邹槟峰;陈一飞;柯怡帆;吴越;秦飞巍设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SCUNet++神经网络的肺栓塞CT图像识别分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SCUnet++神经网络的肺栓塞CT图像识别分割方法，包括如下步骤：S1、构建用于识别分割肺栓塞CT图像的SCUnet++神经网络模型；S2、建立肺栓塞CT图像数据集，并划分为训练集和测试集；S3、使用训练集对SCUnet++神经网络模型进行训练，结合肺栓塞CT图像特点，对SCUnet++神经网络模型参数调优，得到最终分割网络模型；S4、使用测试集测试评估得到的最终分割网络模型，通过最终分割网络模型实现自动、智能的肺栓塞CT图像识别分割功能。该方法能够实现自动、智能的肺栓塞CT图像识别分割功能，具有较高的分割准确率和效率。

本发明授权一种基于SCUNet++神经网络的肺栓塞CT图像识别分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SCUNet++神经网络的肺栓塞CT图像识别分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建用于识别分割肺栓塞CT图像的SCUNet++神经网络模型，所述SCUNet++神经网络模型包括由编码器模块、瓶颈网络模块、解码器模块、多融合密集跳跃连接模块； 所述编码器模块由一个线性嵌入层、三个patch合并层、三个SwinTransformer模块组成； 所述瓶颈网络模块由卷积模块组成； 所述解码器模块由三个SwinTransformer模块、四个patch扩展层组成； 所述多融合密集跳跃连接模块由三个SwinTransformer模块、三个patch扩展层组成，使用嵌套的、密集的多融合密集跳跃连接方式加强连接，最终设计成稠密连接，同时具有长连接和短连接，将模型中间空心的位置进行填满； 所述SwinTransformer模块由两个连续的swintransformerblock组成，每个swintransformerblock由LN层、多头自注意力模块、残差连接和具有GELU的二层非线性的MLP组成，其中第一个swintransformerblock的多头自注意力模块为基于窗口的多头自注意力模块，第二个swintransformerblock的多头自注意力模块为基于移位窗口的多头自注意力模块； 所述SwinTransformer模块转化为公式表达如下： 其中z’L表示第L个多头自注意力模块的输出，zL表示第L个多层感知机的输出； S2、建立肺栓塞CT图像数据集，并划分为训练集和测试集； S3、使用训练集对SCUNet++神经网络模型进行训练，结合肺栓塞CT图像特点，对SCUNet++神经网络模型参数调优，得到最终分割网络模型； S4、使用测试集测试评估得到的最终分割网络模型，通过最终分割网络模型实现自动、智能的肺栓塞CT图像识别分割功能。

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