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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利应用于眼部眼球、眼直肌、视神经的图像分割方法及装置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：CN116109647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211666814.X，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权应用于眼部眼球、眼直肌、视神经的图像分割方法及装置是由宋红;李文涛;林毓聪;杨健设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于眼部眼球、眼直肌、视神经的图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：应用于眼部眼球、眼直肌、视神经的图像分割方法及装置，能够在手术导航中帮助医生在手术过程中更好的避开眼部眼球、眼直肌、视神经，从而提高手术的精确率和减少一些对人体不必要的创伤。方法包括：1在编码阶段，网络采用四次下采样，使用残差卷积块作为基本卷积单元，卷积核大小设置为3*3；2加入Transformer模块，来对全局信息进行特征提取和融合，降低在像素级预测中较远距离特征的丢失；3在解码阶段，使用压缩注意力模块来抑制图像中的无关信息，强化重点信息学习，使网络更加关注图像中的关键特征。

本发明授权应用于眼部眼球、眼直肌、视神经的图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.应用于眼部眼球、眼直肌、视神经的图像分割方法，其特征在于：其包括以下步骤： 1在编码阶段，网络采用四次下采样，使用残差卷积块作为基本卷积单元，卷积核大小设置为3*3； 2加入Transformer模块，来对全局信息进行特征提取和融合，降低在像素级预测中较远距离特征的丢失； 3在解码阶段，使用压缩注意力模块来抑制图像中的无关信息，强化重点信息学习，使网络更加关注图像中的关键特征； 所述步骤2中，给定编码器的输出特征图F，为了确保每个数据的全面表示，使用3×3×3卷积层将通道维度从128增加到512；考虑到Transformer模块的输入为一个Sequence，将空间维度和深度维度折叠为一维，得到一个d×N特征图f，N＝H×W×D；为了对分割任务中至关重要的位置信息进行编码，引入可学习的位置嵌入并通过直接添加将它们与特征图f融合，创建特征嵌入如下： z0＝f+PE＝W×F+PE1 其中，W是线性投影操作，PE∈Rd×N表示位置嵌入，z0∈Rd×N表示特征嵌入； 所述步骤3中，采用压缩注意力SA模块，该模块包含两条卷积通道：常规卷积通道，包含两个由卷积、批标准化、线性整流函数ReLU构成的基础卷积块；挤压-注意力通道，先由平均池化执行非全压缩操作，扩大感受野的同时保留高层特征信息，然后由两个基础卷积块提取高层特征，最后通过双线性插值上采样恢复到与常规卷积通道输出的图像尺寸相同。

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