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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利交互融合Transformer的超聲圖像量化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114863111B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210586184.9，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權交互融合Transformer的超聲圖像量化方法是由汪天富;趙程;雷柏英;夏焙;向卓;陳敏思;陳偉玲;唐子鑒設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本交互融合Transformer的超聲圖像量化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了交互融合Transformer的超聲圖像量化方法，所述方法包括：將所述真實圖像輸入至已訓練的圖像分割模型，通過所述圖像量化分析模型輸出圖像分割預測掩碼；其中，所述圖像分割模型包括若干U型編碼解碼模塊包括卷積神經網絡、用于提取空間特征和通道特征的雙注意力降維Transformer網絡和雙向交互融合單元，基于預設的定位方法，對所述圖像分割預測掩碼進行定位和量化分析，得到量化分析結果。本發明通過雙注意力降維Transformer網絡提取空間特征和通道特征增強全局上下文信息的學習能力，卷積神經網絡和Transformer網絡分支之間交互學習，實現局部特征與全局上下文信息之間的雙向融合。

本發明授權交互融合Transformer的超聲圖像量化方法在權利要求書中公布了：1.一種交互融合Transformer的超聲圖像量化方法，其特征在于，所述方法包括： 采集真實圖像； 將所述真實圖像輸入至已訓練的圖像分割模型，通過所述圖像分割模型輸出圖像分割預測掩碼；其中，所述圖像分割模型包括若干U型編碼解碼模塊，若干所述U型編碼解碼模塊依次級聯并跳躍連接；每個所述U型編碼解碼模塊包括一個卷積神經網絡、雙注意力降維Transformer網絡和雙向交互融合單元，所述雙注意力降維Transformer網絡用于提取空間特征和通道特征；針對每個U型編碼解碼模塊，基于所述雙向交互融合單元，將每個所述U型編碼解碼模塊中的雙注意力降維Transformer網絡輸出的第一特征與每個所述U型編碼解碼模塊中的卷積神經網絡輸出的第二特征進行融合，得到融合結果，并將所述融合結果分別輸入至下一級U型編碼解碼模塊中的雙注意力降維Transformer網絡和U型編碼解碼模塊中的卷積神經網絡中，直至所有U型編碼解碼模塊均被使用； 基于預設的定位方法，對所述圖像分割預測掩碼進行定位和量化分析，得到量化分析結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳大學，其通訊地址為：518060 廣東省深圳市南山區南海大道3688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。