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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于长短期记忆自注意力模型的三维医学图像分割方法及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：CN116129107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211440881.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于长短期记忆自注意力模型的三维医学图像分割方法及系统是由张旭明;闻明伟;周权设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长短期记忆自注意力模型的三维医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理中的图像分割领域，公开了一种基于长短期记忆自注意力模型的三维医学图像分割方法及系统，其中三维医学图像分割方法，能够针对医学图像中目标区域影像进行分割，包括以下步骤：1建立训练集样本；2对待分割的原始三维医学图像进行处理，得到待分割样本；3构建基于长短期记忆自注意力的三维医学图像分割网络并训练；4将待分割样本输入至该网络，即可输出得到待分割样本中目标区域的分割结果。本发明通过综合CNN与Transformer，得到用于三维医学图像中目标区域如肿瘤等实时准确分割的新模型，采用类似记忆遗忘与更新的学习策略，尤其有利于提高医学图像中复杂肿瘤的分割精度。

本发明授权基于长短期记忆自注意力模型的三维医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于长短期记忆自注意力模型的三维医学图像分割方法，能够针对医学图像中目标区域影像进行分割，其特征在于，包括以下步骤： 1 收集含有目标区域且已知目标区域分割金标准的三维医学图像，根据感兴趣区域对原始图像进行裁剪并进行像素值归一化处理得到训练集样本； 2 针对待分割的原始三维医学图像，根据感兴趣区域对原始图像进行裁剪，并对裁剪后的图像进行像素值归一化操作，得到待分割样本； 3 构建基于长短期记忆自注意力的三维医学图像分割网络，该网络首先使用一个由多个卷积层组成的特征提取模块，利用卷积计算将网络输入图像中的灰度信息转换为特征信息得到初始图像特征；然后使用依次连接的多个具有残差结构的卷积模块进一步处理初始图像特征得到相应的卷积特征；接着使用若干个基于多头自注意力机制的短期记忆模块计算不同层次卷积特征之间的全局相关性，并以该全局相关性为基础结合相关性计算中所使用的卷积特征生成短期记忆特征；接着，一个同样基于多头自注意力机制的长期记忆模块将对得到的全部短期记忆特征进行一次全局相关性计算，从而生成用于重建分割结果的待重建特征；其中，所述长期记忆模块与任意一个短期记忆模块具有相同的结构；最后，重建模块将通过多个卷积与反卷积层对所述待重建特征进行处理，从而得到对网络输入图像每个像素所属类别的预测概率，进而实现对于三维医学图像中目标区域的精准分割； 利用所述步骤1得到的训练集样本、以相应的分割金标准作为标签训练构建所述三维医学图像分割网络，使训练后的网络能够实现对网络输入图像所包含的目标区域的分割； 4 将所述步骤2得到的待分割样本作为网络输入图像输入至所述步骤3得到的训练好的基于长短期记忆自注意力的三维医学图像分割网络中，即可输出得到待分割样本中目标区域的分割结果。

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