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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于CNN与Transformer的超声图像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：CN116758102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310921204.8，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于CNN与Transformer的超声图像分割方法是由宋艳涛;路云里设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN与Transformer的超声图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于CNN与Transformer的超声图像分割方法，属于医学图像分割技术领域。解决超声图像分割精度低、鲁棒性不强的问题。技术方案：获取原始超声图像；将原始超声图像通过图像Unet编码器获取特征图；将原始超声图像通过图像SwinT编码器获取特征图进行输入图像序列化在随后的Swin‑Transformer块中；对两个通道的特征图进行特征融合经过Swin‑T编码器与U‑Net编码器进行特征提取后，得到了不同尺度的的特征，将不同层级不同模块的特征进行深度融合；将得到逐层的特征与得到的融合底层特征与解码器结合与U‑Net编码器模块对应层次所提取的特征进行拼接与双层卷积，批归一化与激活操作，得到分割结果。本发明具有超声图像分割精度高、鲁棒性强等优点。

本发明授权一种基于CNN与Transformer的超声图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN与Transformer的超声图像分割方法，其特征是：包括以下步骤： 1获取超声图像； 其中，原始图像序列获取方法：通过医学超声影像设备来获得一张医学图像X，具有H×W的空间分辨率和C个通道； 2将原始超声图像通过图像Unet编码器获取特征图； 在U-Net编码器中，编码器由多个卷积层和池化层组成，用于提取图像的特征；图像送入编码器中后，每经过一个池化层，图像的分辨率就会减半，特征的通道数就会加倍；编码器的输出是一个低分辨率高通道数的特征图； 3将原始超声图像通过图像SwinT编码器获取特征图进行输入图像序列化在随后的Swin-Transformer块中，包含窗口自注意力和滑动窗口自注意力两个模块，通过这两个模块可以得到： 其中与xl表示第l层窗口自注意力模块和多层感知机模块的输出，与xl+1为l+1层滑动窗口自注意力模块与多层感知机模块的输出，LN为层归一化；经过四阶段堆叠的SwinT模块，最终得到了超声图像的特征图； 4对步骤23两个通道的特征图进行特征融合经过Swin-T编码器与U-Net编码器进行特征提取后，得到了不同尺度的特征，通过GDFF模块将不同层级不同模块的特征进行深度融合，GDFF模块公式如下： Fconv＝DCTPFswin-T5 Ffuse＝GConcatFconv,FU-net6 其中DC表示两层卷积，批量归一化以及激活，TP表示转置卷积模块，G表示门控机制，Fswin-T与FU-net分别为Swin-T编码器与U-Net编码器所提取出的不同尺度的特征； 5将步骤2得到逐层的特征与步骤4得到的融合底层特征与解码器结合与U-Net编码器模块对应层次所提取的特征进行拼接与双层卷积，批归一化与激活操作；在得到本层级的输出之后，下一层解码器会再次将上一层的特征与Swin-T编码器进行上采样操作，再次与对应层次的U-Net编码器模块进行拼接并卷积，之后在经过两次3×3卷积，得到结果。

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