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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第二附属医院申请的专利一种基于三维深度网络的血管图像分割方法及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：CN115546570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211026435.4，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于三维深度网络的血管图像分割方法及系统是由董彩霞;徐颂华;李宗芳设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维深度网络的血管图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于三维深度网络的血管图像分割方法及系统，将注意力引导的特征融合模块、尺度感知特征增强模块以及多尺度特征聚合模块集成到U型编码器‑解码器中，使用注意力引导的特征融合模块代替传统的编、解码阶段之间的跳跃连接，将尺度感知特征增强模块嵌入网络最底部，将多尺度特征聚合模块集成到解码路径中；通过注意力引导模块抑制不相关背景噪声，同时自适应地将血管的语义信息和空间信息结合起来，帮助血管与噪声分离；通过一个并行结构将不同的扩张率的卷积层应用到并行结构分支上，以获得具有不同接收域的更丰富的特征映射；通过计算不同尺度在空间中的重要性，动态调整这些层次特征以适应不同尺度的血管；利用多尺度特征聚合模块对多尺度特征图进行聚合和精炼，得到血管图像分割结果。

本发明授权一种基于三维深度网络的血管图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维深度网络的血管图像分割方法，其特征在于，基于多注意力、多尺度的三维深度网络，所述三维深度网络基于U形编码器-解码器，将注意力引导的特征融合模块、尺度感知特征增强模块以及多尺度特征聚合模块集成到U型编码器-解码器的三维深度网络中，使用注意力引导的特征融合模块代替传统的编、解码阶段之间的跳跃连接，将尺度感知特征增强模块嵌入网络最底部，将多尺度特征聚合模块集成到解码路径中；包括以下步骤： 编码器从血管图像中提取低级特征解码器提取高级特征将编码器中最后一个阶段产生的特征图拆分为四个并行的特征组，将四个配置了四种不同扩张率的扩张卷积和软注意力机制部署于并行分支，利用通道拼接所述四个分支特征得到分层特征F；将分层特征F分别输入三个卷积层，生成三个特征图Q、K和V，对特征图Q执行矩阵转置得到QT，将QT与特征图K进行矩阵相乘后，输入softmax激活层，得到矢状位和冠状位的特征关系的编码，最后将编码结果与特征图V进行矩阵乘法后与分层特征F的残差连接，得到像素级注意增强特征； 将所述像素级注意增强特征和编码器中第四个阶段E4产生的特征输入注意力引导的特征融合模块； 注意力引导的特征融合模块利用通道拼接将低级特征和高级特征结合，通过计算权重向量α来精炼低级特征，将精炼的低级特征添加到高级特征中，得到融合特征Fi；融合特征Fi作为解码器中第i个阶段的输入，i＝1,2,3,4； 利用卷积层将解码器中四个阶段产生的特征进行通道压缩，然后将相邻尺度的中高阶段的特征上采样后与低阶段的特征进行通道拼接，再对拼接得到特征进行软注意力引导操作，得到软注意力引导后的特征输入到两个通道的卷积层，最后通过sigmoid激活函数计算得到相邻尺度特征之间的聚集特征，即血管图像分割结果。

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