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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于多尺度语义特征网络的肝脏分割方法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：CN115984556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211605373.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多尺度语义特征网络的肝脏分割方法是由张鸿鑫;刘庆华;王家晨;刘卫康;赵新旭;刘昱杉;张博熠设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度语义特征网络的肝脏分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度语义特征网络的肝脏分割方法，步骤如下：选用现有腹部CT公开数据集图像，并对数据集中的图像进行预处理；根据多尺度语义特征网络结构搭建网络模型；将预处理后的图像分批次送入搭建好的多尺度语义特征网络模型，训练模型；对待分割的腹部CT图像进行预处理；将预处理后的待分割腹部CT图像输入到训练完成的多尺度语义特征网络模型中，模型输出肝脏区域的分割图像。本发明采用了PLSANet提取多尺度的语义特征，解决了网络模型规模较大的问题，提高了模型的运行效率；本发明融合了多尺度的语义特征信息，有利于减少在卷积计算过程中产生的信息丢失，使网络对小目标区域更加敏感，提高了肝脏区域的分割精度。

本发明授权一种基于多尺度语义特征网络的肝脏分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度语义特征网络的肝脏分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1选用现有腹部CT公开数据集图像，并对数据集中的图像进行预处理； 2根据多尺度语义特征网络结构搭建网络模型； 3将预处理后的图像分批次送入搭建好的多尺度语义特征网络模型，训练模型； 4对待分割的腹部CT图像进行预处理； 5将预处理后的待分割腹部CT图像输入到训练完成的多尺度语义特征网络模型中，模型输出肝脏区域的分割图像； 所述步骤2具体为： 2.1多尺度语义特征网络结构包含特征提取和特征还原两个部分； 2.2特征提取部分使用PLSANet提取腹部CT图像的多尺度语义特征；所述的PLSANet具体为：将PP-LCNet作为基础网络结构，去掉PP-LCNet中最后的分类网络部分，并用压缩注意力SA模块替代通道注意力SE模块，得到PLSANet； 2.3特征还原部分使用RFB模块、SA模块以及上采样操作融合腹部CT图像的高级语义特征，并生成肝脏区域的分割图像；所述的融合腹部CT图像的高级语义特征具体为：特征提取部分提取的语义特征共有五个，每次尺度缩小后的语义特征按计算顺序依次为低级语义特征1、低级语义特征2、高级语义特征1、高级语义特征2、高级语义特征3，记作L1、L2、H1、H2、H3；其中H3经上采样后与经过RFB模块计算后的H2相加，然后输入到SA模块中，得到S2；S2经上采样后与经过RFB模块计算后的H1相加，然后输入到SA模块中，得到S1，即融合后的语义特征。

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