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龙图腾网恭喜上海大学申请的专利基于双路注意力编解码网络的三维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：CN113643303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202110863600.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于双路注意力编解码网络的三维图像分割方法是由韩越兴;李小龙;钱权;王冰设计研发完成，并于2021-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双路注意力编解码网络的三维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双路注意力编解码网络的三维图像分割方法。本方法首先对用于训练图像进行预处理，接着构建双路注意力编解码网络，使用边界损失优化网络的参数，并利用训练好的模型对三维图像进行预测分割；最后使用密集条件随机场和最大连通区域算法对概率图进行调整，优化分割结果，并保存输出的后处理结果。本发明将双路注意力模块融入编解码网络之中，提高网络对三维图像的分割精度，降低三维图像处理的时间成本和人力成本，促进相应学界和产界的进步和发展。

本发明授权基于双路注意力编解码网络的三维图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路注意力编解码网络的三维图像分割方法，其特征在于，包括如下的步骤：1三维图像预处理：将用于训练的原始图像随机裁剪成小图像块，对小图像块进行预处理，获得更清晰的图像，并将预处理的数据保存在本地；2训练双路注意力编解码网络：构建基于双路注意力编解码网络，将训练集数据输入网络，使用边界损失优化网络的模型参数，并保存训练好的网络参数文件；3使用训练好的模型预测：载入训练好的模型参数文件，将测试集数据输入网络，获取预测的分割结果，分割结果以概率图表示；4网络预测结果后处理：使用密集条件随机场对概率图进行调整，优化分割结果的边缘，再使用最大连通区域算法去除多余的假正例，输出并保存后处理的图像结果；在所述步骤2中，采用残差块、最大池化、平均池化和双路径块构建编码器网络；采用卷积块和Softmax激活函数构建双路注意力网络；采用残差块、反卷积块和Sogmoid激活函数构建解码器网络；在所述步骤2中，编码器的编码网络的设计与构建包括如下具体步骤：2-1-1在编码器第一层使用1个残差块适应不同数据维度的输入，使用最大池化对第一层的输出进行降维；2-1-2在编码器第二层使用2个双路径块探索图像低级纹理特征，使用最大池化对第二层的输出进行降维；2-1-3在编码器第三层使用3个双路径块探索图像高级抽象特征，使用平均池化对第三层的输出进行降维；2-1-4在编码器第四层使用5个双路径块探索图像高级抽象特征，使用平均池化对第四层的输出进行降维；2-1-5在编码器第五层使用2个双路径块对探索的图像特征进行整合；注意力编码网络模块包含三个子模块：a位置注意力模块；b通道注意力模块；c特征融合模块；双路注意力网络模块的设计与构建包括如下具体步骤：2-2-1将位置注意力模块与通道注意力模块并行放置以探索空间特征和通道特征；2-2-2采用特征融合模块将探索的空间特征和通道特征进行整合；编码器的解码器网络的设计与构建包括如下具体步骤：2-3-1在解码器第一层至第四层使用2个残差块和1个反卷积块交替连接来逐步恢复图像特征分辨率；2-3-2在解码器第五层使用2个残差块和1个Sigmoid激活函数输出概率特征映射图。

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