买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学申请的专利基于非对称感知增强的食管CT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：CN121304704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511861003.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于非对称感知增强的食管CT图像分割方法是由张小勤;刘慕俊;吴毅;刘丽;李童心设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非对称感知增强的食管CT图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，提供基于非对称感知增强的食管CT图像分割方法，包括：获取食管CT图像；输入食管CT图像至图像分割模型获得食管癌病灶分割结果；图像分割模型包括编码器、解码器、连接编码器与解码器对应层的多个跳跃连接路径，在连接编码器底层与解码器底层的跳跃连接路径上依次设置有多尺度特征聚合模块和非对称解剖结构识别模块；多尺度特征聚合模块对编码器底层输出的特征进行多尺度特征提取与融合处理；非对称解剖结构识别模块包括依次连接的翻转单元、第一减法单元、第一高效通道注意力模块、第一乘法单元和第一残差单元，本发明提升了病灶定位精度，实现高效率病灶分割、病灶区域边缘高清晰度和低伪影残留。

本发明授权基于非对称感知增强的食管CT图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于非对称感知增强的食管CT图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取食管CT图像；输入食管CT图像至图像分割模型获得食管癌病灶分割结果； 其中，图像分割模型包括编码器、解码器、连接编码器与解码器对应层的多个跳跃连接路径，在连接编码器底层与解码器底层的跳跃连接路径上依次设置有多尺度特征聚合模块和非对称解剖结构识别模块； 所述多尺度特征聚合模块对编码器底层输出的特征进行多尺度特征提取与融合处理；其中，所述多尺度特征聚合模块包括： 第一卷积层； 空间路径，包括依次连接的多尺度卷积组、第一相加单元、第一池化层、第二卷积层、第一激活函数单元和第二乘法单元，第一卷积层输出的特征被输入多尺度卷积组，第一相加单元用于对多尺度卷积组中多个大小不同卷积核的卷积结果求和从而实现特征融合，第二乘法单元用于将第一相加单元输出的特征与第一激活函数单元输出的特征相乘； 通道路径，包括依次连接的第二池化层、第四卷积层、第二激活函数单元、第五卷积层和第六激活函数单元；第一卷积层输出的特征被输入第二池化层； 特征整合单元，包括第二残差单元和第三卷积层，第二残差单元对第二乘法单元输出的特征和第六激活函数单元输出的特征进行残差运算，第三卷积层对第二残差单元的运算结果做卷积操作，得到与编码器底层输出的特征大小相同的特征图； 所述非对称解剖结构识别模块包括依次连接的翻转单元、第一减法单元、第一高效通道注意力模块、第一乘法单元和第一残差单元；第一减法单元对多尺度特征聚合模块输出的特征与翻转单元输出的特征作减法运算，第一乘法单元用于将多尺度特征聚合模块输出的特征与第一高效通道注意力模块输出的权重图相乘，第一残差单元用于对多尺度特征聚合模块输出的特征与第一乘法单元输出的特征作残差运算； 其中，所述编码器包括依次连接的层下采样层和编码器底层，所述解码器包括依次连接的解码器底层、与层下采样层一一对应的层上采样层、第八卷积层，为大于1的正整数； 第1层到第层下采样层均包括级联的卷积模块和下采样单元，为正整数，且1，第1层到第层上采样层均包括级联的第二相加单元、卷积模块和上采样单元，前个跳跃连接路径分别连接对应下采样层的下采样单元与对应上采样层的第二相加单元； 第层到第层下采样层均包括级联的多混合卷积模块和下采样单元；第层到第层上采样层均包括级联的第二相加单元、多混合卷积模块和上采样单元； 编码器底层和解码器底层分别包括一个多混合卷积模块； 第八卷积层对第1层上采样层输出的特征进行卷积处理。

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中国人民解放军陆军军医大学，其通讯地址为：400038 重庆市沙坪坝区高滩岩正街30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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。