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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于UNet的多分支肝脏肿瘤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：CN116433611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310279890.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割方法是由蒋小莲;张文辉;李为坤;林镇源;李佳玮设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割方法，先构建基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络；再利用事先已经分割出肝脏肿瘤的CT图像所构建的训练样本集对基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络进行深度学习训练，得到训练好的基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络；后将当前需要进行肝脏肿瘤分割的CT图像送到训练好的基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络中，得到已分割出肝脏肿瘤的CT图像。通过加强分割网络特征图的感受野以及充分利用通道与空间结构信息，可以更好地捕获像素级细节和空间信息，从而提高网络对医学图像的分割性能。与现有的方法不同，本发明所提出的网络架构在捕获局部边缘的精细细节的同时，还能捕获全局多尺度信息，从而确保空间一致性。

本发明授权一种基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割方法，其特征是，包括步骤如下： 首先，构建基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络； 该基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络由1个输入层、9个多分支模块、4个最大池化层、4个上采样模块、1个1×1卷积层和1个输出层组成；输入层的输入作为基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络的输入；输入层的输出连接第一多分支模块的输入；第一多分支模块的输出连接第一最大池化的输入和第四上采样的第一输入；第一最大池化的输出连接第二多分支模块的输入；第二多分支模块的输出连接第二最大池化的输入和第三上采样的第一输入；第二最大池化的输出连接第三多分支模块的输入；第三多分支模块的输出连接第三最大池化的输入和第二上采样的第一输入；第三最大池化的输出连接第四多分支模块的输入；第四多分支模块的输出连接第四最大池化的输入和第一上采样的第一输入；第四最大池化的输出连接第五多分支模块的输入；第五多分支模块的输出连接第一上采样的第二输入，第一上采样的输出连接第六多分支模块的输入；第六多分支模块的输出连接第二上采样的第二输入，第二上采样的输出连接第七多分支模块的输入；第七分支模块的输出连接第三上采样的第二输入，第三上采样的输出连接第八多分支模块的输入；第八多分支模块的输出连接第四上采样的第二输入，第四上采样的输出连接第九多分支模块的输入；第九多分支模块的输出连接1×1卷积层的输入，1×1卷积层的输出连接输出层的输入；输出层的输出作为基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络的输出； 上述多分支模块由2个空洞率为2的3×3卷积层、2个空洞率为4的3×3卷积层、2个卷积核为2的最大池化层、2个特征相加层、2个批归一化层和2个激活层组成；第一空洞率为2的3×3卷积层、第一空洞率为4的3×3卷积层和第一卷积核为2的最大池化层的输入共同形成多分支模块的输入；第一空洞率为2的3×3卷积层、第一空洞率为4的3×3卷积层和第一卷积核为2的最大池化层的输出同时连接特征相加层的输入，特征相加层的输出连接第一批归一化层的输入，第一批归一化层的输出连接第一激活层的输入；第一激活层的输出同时连接第二空洞率为2的3×3卷积层、第二空洞率为4的3×3卷积层和第二卷积核为2的最大池化层的输入；第二空洞率为2的3×3卷积层、第二空洞率为4的3×3卷积层和第二卷积核为2的最大池化层的输出同时连接特征相加层的输入，特征相加层的输出连接第二批归一化层的输入，第二批归一化层的输出连接第二激活层的输入；第二激活层的输出形成多分支模块的输出； 然后，利用事先已经分割出肝脏肿瘤的CT图像构建训练样本集，并利用训练样本集对所构建的基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络进行深度学习训练，得到训练好的基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络； 最后，将当前需要进行肝脏肿瘤分割的CT图像送到训练好的基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络中，得到已分割出肝脏肿瘤的CT图像。

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