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龙图腾网恭喜大连大学申请的专利基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节端到端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：CN115578559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211177184.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节端到端分割方法是由赵欣;祝倩倩;黎红豆;赵聪;吴佳玲设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节端到端分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节端到端分割方法，包括：以传统U‑Net的编码—解码结构为主框架，其中，编码器通过多尺度特征提取与融合模块替代所述传统Unet的卷积操作，获取不同感受野的上下文信息；在瓶颈层，通过感受野自适应聚合模块使通过所述多尺度特征提取与融合模块获取的不同感受野下的信息融合生成权重矩阵，并通过权重对深层语义通道进行特征筛选，突出与分割结果相关的语义特征；在编码器与解码器之间的跳跃连接上，通过增加跨空间残差融合模块缓解编解码器对等层之间的语义差异；通过消融实验，验证分割效果。

本发明授权基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节端到端分割方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节端到端分割方法，其特征在于，包括：步骤1：以传统U-Net的编码—解码结构为主框架，其中，编码器通过多尺度特征提取与融合模块替代所述传统Unet的卷积操作，获取不同感受野的上下文信息；所述多尺度特征提取和融合模块包含4条具有不同感受野的卷积支路；其中，第一条支路为1×1卷积进行特征提取，具有1×1的最小感受野；第二～四条支路为3×3卷积进行特征提取，具有3×3感受野；但在第三条支路与第四条支路的3×3卷积后，均设置有一个多尺度卷积块即SplitB模块；且所述多尺度特征提取与融合模块在保持第一条支路卷积结果不变的情况下，对其它三条支路的后端分别进行两两拼接和融合；所述SplitB模块对输入特征通过分组卷积和扩张卷积进行特征提取和拓展感受野；所述SplitB模块将输入的特征通道分为两组为group1及group2；再对所述两组即group1或group2任意一组再次进行分组，即分为group3及group4；再将二次分组后的任意一组即group3或group4通过扩张卷积进行特征提取，最后将得到的特征图与未进行二次分组的一组进行拼接即group2或group1，形成最终的模块输出；步骤2：在瓶颈层，通过感受野自适应聚合模块使通过所述多尺度特征提取与融合模块获取的不同感受野下的信息融合生成权重矩阵，并通过权重对深层语义通道进行特征筛选，突出与分割结果相关的语义特征；步骤3：在编码器与解码器之间的跳跃连接上，通过增加跨空间残差融合模块缓解编解码器对等层之间的语义差异；所述跨空间残差融合模块包括五个双空间融合模块；所述五个双空间融合模块通过串联和交叉并联的形式构成一个交叉融合的网络结构；对于四个不同编码层的特征Fs，s∈{1,2,3,4}按照相邻顺序两两一组分别输入到跨空间残差融合模块CRF中前两个并行排列的双空间融合模块DSF中，以使编码器中前后相邻的两个编码进行信息融合；融合后的输出再分别输入到三个串并联的双空间融合模块DSF继续融合；所述双空间融合模块包括：4条卷积支路，第一条支路采用3×3的卷积对F3进行特征提取，第二条支路采用3×3，stride为2的下采样操作对F3进行特征提取，同时，第三条支路采用上采样操作对F4进行特征提取，第四条支路采用3×3的卷积对F4进行特征提取；所述第一条支路与第三条支路进行级联和融合，所述第二条支路与第四条支路进行级联和融合；步骤4：通过消融实验，验证分割效果。

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