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龍圖騰網獲悉山西大學申請的專利一種基于CNN與Transformer的超聲圖像分割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：CN116758102B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202310921204.8，技術領域涉及：G06T7/12；該發明授權一種基于CNN與Transformer的超聲圖像分割方法是由宋艷濤;路云里設計研發完成，并于2023-07-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于CNN與Transformer的超聲圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明一種基于CNN與Transformer的超聲圖像分割方法，屬于醫學圖像分割技術領域。解決超聲圖像分割精度低、魯棒性不強的問題。技術方案：獲取原始超聲圖像；將原始超聲圖像通過圖像Unet編碼器獲取特征圖；將原始超聲圖像通過圖像SwinT編碼器獲取特征圖進行輸入圖像序列化在隨后的Swin?Transformer塊中；對兩個通道的特征圖進行特征融合經過Swin?T編碼器與U?Net編碼器進行特征提取后，得到了不同尺度的的特征，將不同層級不同模塊的特征進行深度融合；將得到逐層的特征與得到的融合底層特征與解碼器結合與U?Net編碼器模塊對應層次所提取的特征進行拼接與雙層卷積，批歸一化與激活操作，得到分割結果。本發明具有超聲圖像分割精度高、魯棒性強等優點。

本發明授權一種基于CNN與Transformer的超聲圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于CNN與Transformer的超聲圖像分割方法，其特征是：包括以下步驟： 1獲取超聲圖像； 其中，原始圖像序列獲取方法：通過醫學超聲影像設備來獲得一張醫學圖像X，具有H×W的空間分辨率和C個通道； 2將原始超聲圖像通過圖像Unet編碼器獲取特征圖； 在U-Net編碼器中，編碼器由多個卷積層和池化層組成，用于提取圖像的特征；圖像送入編碼器中后，每經過一個池化層，圖像的分辨率就會減半，特征的通道數就會加倍；編碼器的輸出是一個低分辨率高通道數的特征圖； 3將原始超聲圖像通過圖像SwinT編碼器獲取特征圖進行輸入圖像序列化在隨后的Swin-Transformer塊中，包含窗口自注意力和滑動窗口自注意力兩個模塊，通過這兩個模塊可以得到： 其中與xl表示第l層窗口自注意力模塊和多層感知機模塊的輸出，與xl+1為l+1層滑動窗口自注意力模塊與多層感知機模塊的輸出，LN為層歸一化；經過四階段堆疊的SwinT模塊，最終得到了超聲圖像的特征圖； 4對步驟23兩個通道的特征圖進行特征融合經過Swin-T編碼器與U-Net編碼器進行特征提取后，得到了不同尺度的特征，通過GDFF模塊將不同層級不同模塊的特征進行深度融合，GDFF模塊公式如下： Fconv＝DCTPFswin-T5 Ffuse＝GConcatFconv,FU-net6 其中DC表示兩層卷積，批量歸一化以及激活，TP表示轉置卷積模塊，G表示門控機制，Fswin-T與FU-net分別為Swin-T編碼器與U-Net編碼器所提取出的不同尺度的特征； 5將步驟2得到逐層的特征與步驟4得到的融合底層特征與解碼器結合與U-Net編碼器模塊對應層次所提取的特征進行拼接與雙層卷積，批歸一化與激活操作；在得到本層級的輸出之后，下一層解碼器會再次將上一層的特征與Swin-T編碼器進行上采樣操作，再次與對應層次的U-Net編碼器模塊進行拼接并卷積，之后在經過兩次3×3卷積，得到結果。

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山西大學，其通訊地址為：030006 山西省太原市小店區塢城路92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”。