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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于MUNet的冠状动脉血管图像分割方法和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：CN119810138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411750756.8，技术领域涉及：G06T7/155；该发明授权一种基于MUNet的冠状动脉血管图像分割方法和系统是由潘丹;吕锦;陈启俊;潘开心;曾安;赵靖亮设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MUNet的冠状动脉血管图像分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于MUNet的冠状动脉血管图像分割方法和系统，方法包括：获取冠状动脉血管图像数据集并进行预处理；基于自注意力与多视角特征注意力构建MUNet神经网络模型；利用预处理后的冠状动脉血管图像数据集训练MUNet神经网络模型；获取待分割的冠状动脉血管图像并输入训练好的MUNet神经网络模型中进行分割，获取初步分割结果；利用图像形态学算法对初步分割结果进行平滑处理，获得最终的分割结果；本发明可以更加有效地提取冠状动脉血管图像的全局信息和局部信息，实现更加准确的冠状动脉血管图像分割，在显著提高分割精度的同时还提高了模型的泛化能力，为后续的诊断治疗提供了更为可靠的参考。

本发明授权一种基于MUNet的冠状动脉血管图像分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MUNet的冠状动脉血管图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取冠状动脉血管图像数据集并进行预处理； 所述冠状动脉血管图像数据集包括若干张冠状动脉血管的3D CTA图像； S2：基于自注意力与多视角特征注意力构建MUNet神经网络模型； 所述MUNet神经网络模型包括：Transformer编码器、特征提取网络、特征融合网络和解码器；所述特征提取网络包括依次连接的：特征粗提取模块和若干个多视角特征注意力模块； 所述Transformer编码器与特征提取网络并行设置，Transformer编码器和特征提取网络的输出分别与特征融合网络的输入连接，特征融合网络的输出与解码器连接； 所述多视角特征注意力模块的结构包括：并行设置的支路1、2和3，支路1、2和3分别对应冠状视角、矢状视角和轴状视角； 所述支路1的结构包括依次连接的：卷积块1和混合注意力块1；所述支路2的结构包括依次连接的：卷积块2和混合注意力块2；所述支路3的结构包括依次连接的：卷积块3和混合注意力块3； 每个所述混合注意力块的结构相同，均包括并列设置的：空间域注意力支路和通道域注意力支路；将所述空间域注意力支路和通道域注意力支路的输出加权相加后作为所述混合注意力块的输出； 将所述支路1、2和3的输出进行拼接融合后作为所述多视角特征注意力模块的输出； S3：将预处理后的冠状动脉血管图像数据集输入MUNet神经网络模型进行训练，获取训练好的MUNet神经网络模型； S4：获取待分割的冠状动脉血管图像并输入训练好的MUNet神经网络模型中进行分割，获取初步分割结果； S5：利用图像形态学算法对初步分割结果进行平滑处理，获得最终的分割结果，完成冠状动脉血管的分割。

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