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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于多尺度跨层注意力融合网络的医学图像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：CN117152433B 。

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：202311122480.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多尺度跨层注意力融合网络的医学图像分割方法是由李钢;张玲;谢金洁;程珪娟;侯瑞祥;张凯如;刘浩设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度跨层注意力融合网络的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度跨层注意力融合网络的医学图像分割方法，属于图像处理技术领域。包括：S100：收集带有蜂窝肺病的肺部计算机断层扫描图像，并对肺部计算机断层扫描图像进行处理，生成蜂窝肺数据集；S200：UNeXt网络框架构建多尺度跨层注意力融合网络模型；S300：基于蜂窝肺数据集，采用二分类交叉熵损失函数BCEloss以及图像分割任务损失函数Diceloss共同训练构建的多尺度跨层注意力融合网络模型；S400：将待分割医学影像输入至训练后的多尺度跨层注意力融合网络模型，得到分割结果。本发明能够获得更多的语义信息来提高医学影像中目标分割精度和计算效率。

本发明授权一种基于多尺度跨层注意力融合网络的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度跨层注意力融合网络的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：收集带有蜂窝肺病的肺部计算机断层扫描图像，并对所述肺部计算机断层扫描图像进行处理，生成蜂窝肺数据集； S200：UNeXt网络框架构建多尺度跨层注意力融合网络模型； S300：基于所述蜂窝肺数据集，采用二分类交叉熵损失函数BCEloss以及图像分割任务损失函数Diceloss共同训练构建的多尺度跨层注意力融合网络模型； S400：将待分割医学影像输入至训练后的多尺度跨层注意力融合网络模型，得到分割结果； 其中，所述多尺度跨层注意力融合网络模型包括：多尺度输入模块、跨层注意力融合模块以及双向注意力门控模块； 在UNeXt网络框架的编码器中引入所述多尺度输入模块，所述多尺度输入模块用于调整所述肺部计算机断层扫描图像的尺寸后输入到对应编码器层，与对应特征图进行融合； 所述跨层注意力融合模块包括：空间注意力子模块以及通道注意力子模块，用于将编码器中相邻两卷积层中浅层特征送入空间注意力模块中，将深层特征送入通道注意力模块，对通道注意力模块输出的特征图进行上采样，并与空间注意力输出的结果进行拼接，将拼接后的结果进行双重卷积，使用残差连接将原特征图与双重卷积后产生的特征图相加，通过一个非线性激活函数得到最终结果，计算过程如下： ； 式中，为浅层特征，为深层特征，SA表示空间注意力模块，CA表示通道注意力模块，CAT表示连接操作，和分别为用于上采样的22转置卷积和双重卷积块。

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太原理工大学，其通讯地址为：030600 山西省晋中市榆次区大学街209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”。

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