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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于SAA-Unet网络的蜂窝肺病灶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：CN114170245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111460997.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于SAA-Unet网络的蜂窝肺病灶分割方法是由李钢;张玲;张海轩;卫建建;李鹏博;李宇设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAA-Unet网络的蜂窝肺病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于SAA‑Unet网络的蜂窝肺病灶分割方法，属于图像处理技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于SAA‑Unet网络的蜂窝肺病灶分割方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：使用U‑Net为基础网络，深入挖掘蜂窝肺病灶部位中的特征信息提高主任务的泛化能力，更精准地提取蜂窝肺病灶特征；同时为提高模型分割精确度，通过使用划分注意模块解决图像在卷积和反卷积过程当中的特征丢失问题，最后使用注意力机制通过融合高底层特征信息，提高重要病灶区域的权重值，从而实现网络模型对蜂窝肺病灶区域的分割准确率；本发明应用于蜂窝肺病灶分割。

本发明授权一种基于SAA-Unet网络的蜂窝肺病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAA-Unet网络的蜂窝肺病灶分割方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：构建数据集：获取不同年龄段蜂窝肺患者的CT影像数据，对数据进行标注、预处理，并通过预设比例进行训练集、测试集、验证集的划分； 步骤二：构建基础U-Net网络，将网络最后一层设置为1×1卷积和Sigmoid激活函数；所述步骤二中通过采用1×1卷积和Sigmoid激活函数的方式实现跨通道的交互和信息整合，进行卷积核通道数的降维和升维操作，其中1×1卷积核的卷积过程相当于在全连接层的计算过程中加入非线性激活函数； 步骤三：对构建的基础U-Net网络进行改进，在编码器阶段使用划分注意力模块来提取蜂窝肺图像深层和浅层的特征信息，在跳跃连接和解码器特征融合阶段采用注意力机制，重点关注容易被忽略的图像通道的细节特征，实现特征通道响应的重新校准，得到基于SAA-Unet的融合分割模型； 所述步骤三中的划分注意力模块的结构为：由一组特征映射和分割-注意操作组成的一个计算单元，通过使特征在不同的特征映射组之间进行映射，学习不同尺度的特征信息； 通过使用并行且具有相同拓扑结构的划分注意力模块代替模型中的卷积模块； 所述步骤三中采用注意力机制通过突出关注卷积和上采样过程中重要特征信息，实现对突出区域的关注和对不相关背景区域的抑制； 步骤四：利用训练集对融合分割模型进行训练，得到融合分割模型的预测值与真实值之间的损失误差，根据损失误差对融合分割模型的参数调优，生成并保存训练后的融合分割模型； 步骤五：将预测图像输入调优的融合分割模型中，输出蜂窝肺病灶区域的分割结果图。

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