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龍圖騰網獲悉南通理工學院申請的專利基于雙特征注意力與殘差金字塔的顱腦分割圖獲取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：CN118799571B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202410762499.3，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于雙特征注意力與殘差金字塔的顱腦分割圖獲取方法是由杭益柳;張瓊;張暉;李莉設計研發完成，并于2024-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雙特征注意力與殘差金字塔的顱腦分割圖獲取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于雙特征注意力與殘差金字塔的顱腦分割圖獲取方法，在原始U?Net網絡上添加多尺度殘差金字塔與雙特征注意力機制，形成雙特征注意力殘差金字塔模型，將顱腦原始圖像輸入至雙特征注意力殘差金字塔模型得到顱腦分割圖；在原始U?Net網絡每一層的卷積模塊后添加一個多尺度殘差金字塔模塊，多尺度殘差金字塔模塊能夠增強特征提取能力；在原始U?Net網絡的同層圖像通道連接部分，增加雙特征注意力機制；上采樣的過程中需要增大圖像尺寸，導致部分特征丟失，使用上層下采樣信息與上采樣結果進行特征融合，保留原始圖像中的顱腦軟組織的信息；并結合通道注意力與空間注意力，增強特征信息與位置信息，提升模型的分割精度。

本發明授權基于雙特征注意力與殘差金字塔的顱腦分割圖獲取方法在權利要求書中公布了：1.基于雙特征注意力與殘差金字塔的顱腦分割圖獲取方法，其特征在于：包括雙特征注意力殘差金字塔模型；所述雙特征注意力殘差金字塔模型由多層特征處理單元構成，每層所述特征處理單元包括多尺度殘差金字塔模塊、雙特征融合模塊、雙注意力機制模塊和卷積模塊；多層特征處理單元中的第一層特征處理單元通過卷積模塊與多尺度殘差金字塔模塊的結合提取原始圖像多層次特征，多層特征處理單元中的第二層特征處理單元通過卷積模塊與多尺度殘差金字塔模塊的結合提取上一層得到多層次特征圖像的特征，多層特征處理單元中的第n層特征處理單元通過卷積模塊與多尺度殘差金字塔模塊的結合提取第n-1層得到多層次特征圖像的特征； 將各n-1層經過多尺度殘差金字塔模塊得到的特征結果與n層上采樣得到的結果通過n-1層特征處理單元中的雙特征融合模塊進行融合；各n-1層特征處理單元中的雙注意力機制模塊將各n-1層特征處理單元中的雙特征融合模塊融合后的特征結果的特征進行標定；各n層特征處理單元中的雙注意力機制模塊將標定特征的特征結果通過卷積模塊的卷積操作與上采樣操作傳輸至n-1層特征處理單元中的雙特征融合模塊； 第二層特征處理單元的雙注意力機制模塊將標定特征的特征結果通過卷積模塊的卷積操作與上采樣操作傳輸至第一層特征處理單元的雙特征融合模塊，并在雙特征融合模塊中與第一層特征處理單元通過卷積模塊與多尺度殘差金字塔模塊的結合提取原始圖像多層次特征進行融合；第一層特征處理單元的雙注意力機制模塊將第一層特征處理單元中的雙特征融合模塊融合后的特征結果的特征進行標定，并通過卷積模塊進行卷積操作與上采樣操作傳輸至輸出卷積層，最后輸出卷積層輸出圖像分割圖； 在雙特征融合中，將n-1層與n層的特征結果先進行卷積操作，再分別采用平均池化與最大池化操作來進行特征的提取，經過平均池化操作后對圖像每個像素點進行相加，經過最大池化操作后對圖像每個像素點進行相乘； n-1層特征圖經過多尺度殘差金字塔操作得到的通道數為同層5倍，n層特征圖經過上采樣得到的通道數為同層的2倍； n-1層操作，經過多尺度殘差金字塔模塊得到的結果特征圖為 式中，convx表示卷積操作，表示n-1層操作的第一次輸出； 式中，AVGx表示平均池化操作，MAXx表示最大池化操作； n層操作，定義輸入進n層進行操作的圖像為 式中，upconvx為上采樣操作，表示第n層操作的第一次輸出； 式中，AVGx表示平均池化操作，MAXx表示最大池化操作； 經過上述n層與n-1層的操作后，進行AVG平均池化操作后，將兩部分特征圖中的像素進行逐個相加操作；進行MAX最大池化操作后，將得到的結果進行逐像素相乘；采用上采樣將經過卷積和池化操作的圖像尺寸恢復，得到圖像尺寸與原始圖片一致，通道變為原來的兩倍； 式中，outputk表示特征圖的第k個通道特征，outputkx,y表示第k個通道上坐標x,y對應的特征值； 將輸入圖像與進行通道上的疊加，得到的通道數為輸入圖像的2倍； output4 W×H×4C＝upconvoutput3 W×H×4C。

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