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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于特征重用和注意力门的医学图像分割方法及其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：CN115115838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210841082.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于特征重用和注意力门的医学图像分割方法及其系统是由党铭文;吴太权设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征重用和注意力门的医学图像分割方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征重用和注意力门的医学图像分割方法及其系统，通过构建的基于Unet结构的图像分割模型分离医学图像中感兴趣的部分，所述基于Unet结构的图像分割模型以Unet网络结构为基础，包括编码器、解码器、ASPP模块和注意力门，其中编码器部分引入密接连接的卷积网络块，实现编码过程的特征重用，通过ASPP模块扩大感受野，针对编码器的输出进行多尺度特征提取，在编码器与解码器的跳跃连接之间，还设置了注意力门，为特征图中不同的区域赋予不同的权重，使得模型能够更侧重于感兴趣的部分，本方法在网络运行速度不变的条件下，可以提升医学图像的分割精度。

本发明授权一种基于特征重用和注意力门的医学图像分割方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征重用和注意力门的医学图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、构建基于Unet结构的图像分割模型，包括编码器、解码器、ASPP模块和注意力门； 所述编码器包括4层编码层，从上到下依次为卷积层、DenseBlock1、DenseBlock2和DenseBlock3，其中卷积层与DenseBlock1通过下采样操作连接，DenseBlock之间通过Transition连接，DenseBlock1～3的层数分别为6、12、24； 步骤2、将待分割图像输入步骤1构建的图像分割模型，通过编码器对待分割图像进行编码，得到通道数分别为D、D+32*6、D+32*6+12、D+32*6+12+24的子特征图E1～E4，其中D为待分割图像的通道数； 步骤3、将步骤2得到的子特征图E4输入ASPP模块中，得到多尺度特征图M； 步骤4、使用解码器对多尺度特征图M和经过注意力门的子特征图进行上采样和反卷积操作，输出图像分割结果G1； 所述解码器包括3层解码层，解码层对输入进行两次大小为3*3的反卷积与ReLu激活操作，从下到上依次输出G3、G2、G1；每层解码层的输入由上一层解码层的输出经过上采样后，和注意力门的输出连接构成，其中，最低层解码层的输入为多尺度特征图M经过上采样后，和多尺度特征图M以及子特征图E3经过注意力门后的输出连接构成； 所述注意力门接收编码层的输出E和解码层的输出G或多尺度特征图M，输出加权后的子特征图Ei’＝Rsamplerσ2φσ1WEEi+WGGiEi，G4＝M；其中σ1、σ2分别表示ReLu激活和Sigmoid激活函数，WE、WG分别表示步长为2的卷积和普通卷积，φ表示普通卷积，Rsampler表示重采样操作。

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