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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳大學(xué)申請的專利交互融合Transformer的超聲圖像量化方法獲國家發(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：CN114863111B 。

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：202210586184.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)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(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-27向國家知識產(chǎn)權(quán)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(fā)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(xùn)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(yù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、用于提取空間特征和通道特征的雙注意力降維Transformer網(wǎng)絡(luò)和雙向交互融合單元，基于預(yù)設(shè)的定位方法，對所述圖像分割預(yù)測掩碼進(jìn)行定位和量化分析，得到量化分析結(jié)果。本發(fā)明通過雙注意力降維Transformer網(wǎng)絡(luò)提取空間特征和通道特征增強(qiáng)全局上下文信息的學(xué)習(xí)能力，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer網(wǎng)絡(luò)分支之間交互學(xué)習(xí)，實現(xiàn)局部特征與全局上下文信息之間的雙向融合。

本發(fā)明授權(quán)交互融合Transformer的超聲圖像量化方法在權(quán)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(xùn)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(yù)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(lián)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙注意力降維Transformer網(wǎng)絡(luò)和雙向交互融合單元，所述雙注意力降維Transformer網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的第二特征進(jìn)行融合，得到融合結(jié)果，并將所述融合結(jié)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(wǎng)絡(luò)和U型編碼解碼模塊中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，直至所有U型編碼解碼模塊均被使用； 基于預(yù)設(shè)的定位方法，對所述圖像分割預(yù)測掩碼進(jìn)行定位和量化分析，得到量化分析結(jié)果。

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)人深圳大學(xué)，其通訊地址為：518060 廣東省深圳市南山區(qū)南海大道3688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)”。