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龙图腾网恭喜济南大学申请的专利一种基于注意力机制的食管鳞癌图像分割方法及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：CN115082402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210711377.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于注意力机制的食管鳞癌图像分割方法及系统是由彭立志;张祥达;杨波设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的食管鳞癌图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于注意力机制的食管鳞癌图像的分割方法，属于图像处理技术领域。包括：获取原始食管鳞癌CT影像序列；对获取到的图像进行预处理；搭建注意力网络模型，将预处理后的图像输入到模型中训练；利用训练好的模型输出评价指标，获得食管鳞癌分割结果。本发明引入通道注意力模块和空间注意力模块，提升重要特征抑制不重要特征，在提升分割精度的前提下，极大的提升了深度神经网络模型的泛化能力，同时通过可视化的方法解释深度神经网络在提取特征过程中所关注的图像区域，以此解释神经网络的内部运行机制。

本发明授权一种基于注意力机制的食管鳞癌图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的食管鳞癌图像的分割方法，其特征在于，包括：获取原始食管鳞癌CT影像序列；对获取到的图像进行预处理；搭建注意力网络模型，将预处理后的图像输入到模型中训练；所述的注意力网络模型基于U-Net网络，包括归一化层、下采样阶段、上采样阶段、激活层、池化层和注意力层；所述的注意力层包括通道注意力模块和空间注意力模块；所述通道注意力模块包括使用SE块的全局平均池化层、第一个全连接层、ReLU激活函数层、第二个全连接层和sigmoid激活函数层；所述空间注意力模块包括全局平均池化层、分割Patch层、计算自注意力层、计算二次权重层和sigmoid激活函数层；通道注意力层中的SE块独立地为每个通道采用全局平均池化，其公式为： 其中，W为特征通道的宽，H为特征通道的高，生成的向量维度为1×1×C，C为对应的特征通道数；使用两个非线性全连接层和一个sigmoid函数生成通道权重，其公式为：s＝Fex＝σW2δW1g1x,其中，W1是第一个全连接层，输出的维度为r是缩放参数,通过降维来控制模型的复杂性；W2是第二个全连接层，输出维度为1×1×C；δ是ReLU激活函数，σ是sigmoid激活函数；把特征通道所有通道都乘以相对应的通道权重si，i∈1,C；空间注意力层分两个计算阶段，第一个计算阶段在通道方向采用全局平均池化为每个像素生成描述该像素点重要性的权值激活图，其公式为： 其中，C该为特征图的通道数，生成激活图的大小为W×H×1；将生成的激活图分割成大小相等的Patch，计算任意两个Patch之间的自注意力，在计算自注意力的过程中考虑距离对任意两个Patch关联性的影响，其计算公式为： dist函数用于计算任意Patch到当前Patch的曼哈顿距离，其计算公式为：distPi,Pj＝|xi-xj|+|yi-yj|x,y为对应Patch的坐标；第二计算阶段用于进一步突出第一个计算阶段中权值高的Patch，计算每一个Patch权重占总权重的比例： 将比例系数乘到对应的Patch中，完成第二个计算阶段后将调整后的激活图进行归一化操作，把特征通道所有特征图对应的位置都乘以激活图相应位置的权重还包括可视化过程，具体为：将来自下采样后的特征和经过注意力模块较准过的特征进行可视化的对比；将经过下采样得到的特征图与经过注意力模块较准过的特征图，输入到分数-类激活映射函数中生成相应的热力图；利用训练好的模型输出评价指标，获得食管鳞癌分割结果。

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