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龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學申請的專利一種基于改進UNet網(wǎng)絡的腎筋膜CT圖像分割方法及系統(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：CN119648680B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：202411812285.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進UNet網(wǎng)絡的腎筋膜CT圖像分割方法及系統(tǒng)是由周麗華;吳佳佳;吳梓卓;羅柏寧;伍萍珍設計研發(fā)完成，并于2024-12-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于改進UNet網(wǎng)絡的腎筋膜CT圖像分割方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及計算機輔助醫(yī)療診斷領域，公開了一種基于改進UNet網(wǎng)絡的腎筋膜CT圖像分割方法及系統(tǒng)，包括以下具體步驟：構(gòu)建并預處理原始腎筋膜CT圖像，得到訓練集；在UNet網(wǎng)絡的編碼器中，采用由級聯(lián)的雙層動態(tài)蛇形卷積和一層CBAM注意力模塊組成的改進的GA模塊代替Unet網(wǎng)絡的編碼器的所有卷積層，構(gòu)建改進UNet網(wǎng)絡；將訓練集輸入改進UNet網(wǎng)絡中進行訓練，得到最佳模型；將待預測圖像輸入到最佳模型中，得到預測的腎筋膜分割結(jié)果。本發(fā)明解決了腎筋膜由于界限模糊易受其周圍組織影響使得其特征難以提取的問題，且具有能夠?qū)崿F(xiàn)準確、高效的圖像分割的特點。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進UNet網(wǎng)絡的腎筋膜CT圖像分割方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進UNet網(wǎng)絡的腎筋膜CT圖像分割方法，其特征在于：包括以下具體步驟： 構(gòu)建并預處理原始腎筋膜CT圖像，得到訓練集； 在UNet網(wǎng)絡的編碼器中，采用由級聯(lián)的雙層動態(tài)蛇形卷積和一層CBAM注意力模塊組成的改進的GA模塊代替Unet網(wǎng)絡的編碼器的所有卷積層，構(gòu)建改進UNet網(wǎng)絡；構(gòu)建改進UNet網(wǎng)絡時，還在UNet網(wǎng)絡的解碼器中，還采用改進的EE模塊代替所有解碼卷積層；其中改進的EE模塊由級聯(lián)的雙層卷積、SE注意力模塊和EMA注意力模塊組成； 將訓練集輸入改進UNet網(wǎng)絡中進行訓練，得到最佳模型； 將待預測圖像輸入到最佳模型中，得到預測的腎筋膜分割結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區(qū)新港西路135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)”。