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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种基于两视角和半监督注意力模型的3D心脏图像分割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：CN119131044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411015716.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于两视角和半监督注意力模型的3D心脏图像分割系统是由董素宇;李怀栋;孙一欣;董庆;韩雪设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两视角和半监督注意力模型的3D心脏图像分割系统在说明书摘要公布了：一种基于两视角和半监督注意力模型的3D心脏图像分割系统，它属于医学图像分割技术领域。本发明解决了传统3D医学图像分割方法的分割性能差的问题。本发明采用了数据增强机制，即利用图像中的混合区域来扩展数据集，以增强在3D心脏医学图像分割任务中的性能，从冠状面和横断面两个视角对3D心脏图像进行分割，可以获取两个视角的互补分割信息，而且本发明设计的分割网络更加关注分割区域和边缘部分，同时通过采用半监督学习的方式，在不需要对全部3D心脏图像进行标注的情况下，结合两个视角的互补分割信息保证了图像的分割性能。本发明方法可以应用于3D心脏图像的分割。

本发明授权一种基于两视角和半监督注意力模型的3D心脏图像分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于两视角和半监督注意力模型的3D心脏图像分割系统，其特征在于，所述系统包括3D心脏图像获取模块、3D心脏图像预处理模块、图像混合模块和半监督注意力模型，其中： 所述3D心脏图像获取模块用于获取3D心脏图像，并对获取的部分3D心脏图像进行分割标签的标注； 所述3D心脏图像预处理模块用于对获取的3D心脏图像进行预处理，得到各个图像补丁； 所述图像混合模块用于对图像补丁进行处理，生成混合图像； 所述图像混合模块的工作过程为： 对于任意两个带标签的图像补丁： 随机选择裁剪框的位置和大小，再根据裁剪框的位置和大小从两个带标签的图像补丁中截取出裁剪框内的图像，将从两个带标签的图像补丁中截取出的图像分别记为xA和xB； 则生成的融合图像为：其中，M是掩码矩阵； 根据xA的标签和xB的标签生成混合图像的标签其中，yA是xA的标签，yB是xB的标签，λ为权重； 利用生成的融合图像替换截取出的图像在原始图像补丁中的位置，得到混合图像； 对于任意两个不带标签的图像补丁： 随机选择裁剪框的位置和大小，再根据裁剪框的位置和大小从两个带标签的图像补丁中截取出裁剪框内的图像，将从两个带标签的图像补丁中截取出的图像分别记为x'A和x'B； 则生成的融合图像为：其中，M是掩码矩阵； 利用生成的融合图像替换截取出的图像在原始图像补丁中的位置，得到混合图像； 所述半监督注意力模型根据带标签的3D心脏图像、不带标签的3D心脏图像和混合图像进行训练； 所述半监督注意力模型包括监督模块和分割网络，且分割网络包括第一分割模块和第二分割模块； 所述监督模块用于获取冠状面与横断面两个方向的权重图； 第一分割模块根据带标签的3D心脏图像、不带标签的3D心脏图像、混合图像以及冠状面方向的权重图进行训练； 第二分割模块根据带标签的3D心脏图像、不带标签的3D心脏图像、混合图像以及横断面方向的权重图进行训练； 所述监督模块的工作过程为： 对于冠状面方向 步骤1、从三维医学图像的冠状面方向选取出中间切片，将中间切片的权重记为weight； 步骤2、对于冠状面方向的其它任意一个切片，根据该切片与中间切片的距离d，计算该切片的权重weightd； 步骤3、根据冠状面方向上的各个切片的权重生成三维医学图像在冠状面方向的权重图； 同理，生成三维医学图像在横断面方向的权重图； 利用训练好的半监督注意力模型对待分割的3D心脏图像进行分割。

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