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龍圖騰網(wǎng)獲悉云南大學申請的專利一種基于改進U-Net網(wǎng)絡(luò)的類器官分割方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115760867B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211529087.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進U-Net網(wǎng)絡(luò)的類器官分割方法及系統(tǒng)是由王霄文;余鵬飛;張樹地;吳春玥;李璐;余國豪;賈瑋迪;顏明強設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于改進U-Net網(wǎng)絡(luò)的類器官分割方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于改進U?Net網(wǎng)絡(luò)的類器官分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像分割領(lǐng)域，該方法包括：將待分割類器官圖像輸入類器官分割模型，輸出類器官分割圖；類器官分割模型為根據(jù)類器官數(shù)據(jù)集對改進的U?Net訓練得到的；編碼器包括N個依次連接的編碼層和與第N個編碼層連接的特征加強單元，各編碼層均包括動態(tài)卷積模塊和下采樣模塊，特征加強單元包括動態(tài)卷積模塊和協(xié)調(diào)注意力模塊，協(xié)調(diào)注意力模塊用于對輸入的特征信息進行細化和加強；解碼器包括N個依次連接的解碼層，各解碼層均包括依次連接的上采樣模塊和動態(tài)卷積模塊；各編碼層和與各編碼層對應的解碼層之間采用注意門跳躍連接；下采樣模塊采用卷積下采樣操作。本發(fā)明提高了圖像分割精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進U-Net網(wǎng)絡(luò)的類器官分割方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進U-Net網(wǎng)絡(luò)的類器官分割方法，其特征在于，包括： 獲取待分割類器官圖像； 將所述待分割類器官圖像輸入類器官分割模型，輸出類器官分割圖；所述類器官分割模型為根據(jù)類器官數(shù)據(jù)集對改進的U-Net訓練得到的； 所述改進的U-Net的編碼器包括N個依次連接的編碼層和與第N個所述編碼層連接的特征加強單元，各所述編碼層均包括動態(tài)卷積模塊和下采樣模塊，所述特征加強單元包括動態(tài)卷積模塊和協(xié)調(diào)注意力模塊，所述協(xié)調(diào)注意力模塊用于對輸入的特征信息進行細化和加強；解碼器包括N個依次連接的解碼層，各所述解碼層均包括依次連接的上采樣模塊和所述動態(tài)卷積模塊；各所述編碼層和與各所述編碼層對應的解碼層之間采用注意門跳躍連接；所述下采樣模塊采用卷積下采樣操作； 第1個編碼層用于輸入所述待分割類器官圖像，第1個編碼層至第N-1個編碼層均包括依次連接的所述動態(tài)卷積模塊和所述下采樣模塊，第N個編碼層包括依次連接的所述動態(tài)卷積模塊、所述協(xié)調(diào)注意力模塊和所述下采樣模塊，所述特征加強單元包括依次連接的所述動態(tài)卷積模和所述協(xié)調(diào)注意力模塊； 各所述動態(tài)卷積模塊均包括依次連接的第一殘差結(jié)構(gòu)、第一批量歸一化層、第一動態(tài)卷積層、第二批量歸一化層、第二動態(tài)卷積層和第三批量歸一化層，所述第一批量歸一化層、所述第二批量歸一化層和所述第三批量歸一化層均包括ReLu激活函數(shù)，所述第一動態(tài)卷積層和所述第二動態(tài)卷積層的空洞率不同，所述動態(tài)卷積模塊還包括第一卷積層，所述第一殘差結(jié)構(gòu)的輸出連接所述第一卷積層的輸入，所述第一卷積層的輸出與所述第三批量歸一化層的輸出相減作為所述動態(tài)卷積模塊輸出，所述第一卷積層包括卷積核為1×1的卷積操作。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人云南大學，其通訊地址為：650091 云南省昆明市翠湖北路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。