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龙图腾网恭喜苏州医智影科技有限公司申请的专利面向分割任务的融合Swin Transformer与UNet的迁移学习方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114511703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210076477.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权面向分割任务的融合Swin Transformer与UNet的迁移学习方法和系统是由王少彬;白璐;陈颀;陈宇设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向分割任务的融合Swin Transformer与UNet的迁移学习方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向分割任务的融合SwinTransformer与UNet的迁移学习方法和系统，包括：步骤1、将包含Nc个通道待分割图像输入到特征提取网络F；步骤2、将所述特征提取网络F提取的不同尺度的矢量化特征复原为不同尺度特征图；步骤3、将不同尺度的特征图输入到分割网络S中，获得源域与目标域两个域所需分割对象的分割结果；步骤4、将不同尺度的特征图输入到域判别网络D中，判断特征是来自于源域还是目标域，并给出相应的标签；步骤5、计算源域训练样本分割损失部分、目标域训练样本分割损失部分、域判别网络的判别损失部分，并将上述三个部分加权叠加获得整体损失；步骤6、通过最小化整体损失，迭代优化直至整体损失达到要求为止，完成迁移学习过程。

本发明授权面向分割任务的融合Swin Transformer与UNet的迁移学习方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向分割任务的融合SwinTransformer与UNet的迁移学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、将待分割图像数据输入到特征提取网络F，所述特征提取网络F是采用SwinTransformer的多尺度多窗口的注意力机制作为骨干网络，提取不同尺度的特征矢量，输入的待分割图像包含Nc个通道； 步骤2、将所述特征提取网络F获取的不同尺度的特征矢量复原为不同尺度的特征图； 步骤3、将不同尺度的特征图输入到分割网络S中，获得源域与目标域两个域的所需分割对象的分割结果，所述分割网络S是加入空间注意力机制的UNet解码网络； 步骤4、将不同尺度的特征图输入到域判别网络D中，判断特征图来自于源域还是目标域，并给出相应的标签，所述域判别网络D包括结合UNet跳跃链接方式的改进UNet编码网络，以及两级全连接层与输出层； 步骤5、将源域训练样本经过所述特征提取网络F、所述分割网络S得到的源域所需分割对象结果计算源域分割损失部分，将目标域训练样本经过所述特征提取网络F、所述分割网络S得到的目标域所需分割对象结果计算目标域分割损失部分，将源域和目标域训练样本经过所述特征提取网络F、所述域判别网络D获得域标签结果计算域判别损失部分，将源域分割损失部分、目标域分割损失部分、域判别损失部分加权叠加为整体损失； 步骤6、通过最小化整体损失，迭代优化所述特征提取网络F、所述分割网络S、所述域判别网络D中的参数，直到整体损失达到要求为止，完成迁移学习过程。

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