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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种基于解耦3D自注意力网络的医学图像器官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：CN117036704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311001756.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于解耦3D自注意力网络的医学图像器官分割方法是由于祥春;张鼎文;吴剑青;梁苗苗;郑剑设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解耦3D自注意力网络的医学图像器官分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于解耦3D自注意力网络的医学图像器官分割方法，包括，构建解耦3D自注意力网络模型，其中所述解耦3D自注意力网络模型包括医学图像语义分割网络及DSM模块，其中所述DSM模块插入到医学图像语义分割网络的主干网络，通过所述DSM模块对医学图像的特征进行3D自注意力处理；获取医学图像，通过解耦3D自注意力网络模型对医学图像进行分割，生成医学图像器官分割结果。通过上述技术方案，本发明能够提供一种解耦3D自注意力网络模型来更好地完成医学图像器官分割任务。

本发明授权一种基于解耦3D自注意力网络的医学图像器官分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦3D自注意力网络的医学图像器官分割方法，其特征在于，包括： 构建解耦3D自注意力网络模型，其中所述解耦3D自注意力网络模型包括医学图像语义分割网络及DSM模块，其中所述DSM模块插入到医学图像语义分割网络的主干网络，通过所述DSM模块对医学图像的特征进行3D自注意力处理； 获取医学图像，通过解耦3D自注意力网络模型对医学图像进行分割，生成医学图像器官分割结果； 通过所述DSM模块对医学图像进行3D自注意力处理的过程包括： 根据DSM模块的输入特征，获取通道注意力信息及空间注意力信息；对所述通道注意力信息及空间注意力信息进行组合；并对组合后的注意力信息进行融合； 根据融合后的注意力信息，获取自注意力信息；根据自注意力信息，对输入特征进行校正及聚合，生成输出特征； 获取通道注意力信息的过程包括： 其中，代表Sigmoid函数，C为通道注意力信息，X为输入特征，Conv1×1表示进行1×1卷积的处理操作，Softmax表示进行Softmax函数处理； 获取空间注意力信息的过程包括： 其中，S为空间注意力信息，MaxPooling表示进行最大池化操作； 分别通过并联及串联的方式对所述通道注意力信息及空间注意力信息进行组合； 通过分别对并联组合结果及串联组合结果设置权重的方式对组合后的注意力信息进行逐通道融合，其中权重通过对并联组合结果及串联组合结果进行核卷积处理获得； 自注意力信息的获取过程包括： 对所述融合后的注意力信息进行Softmax函数处理，生成自注意力信息； 输出特征的生成过程包括： 其中，Z为输出特征，代表每个通道上的空间聚合操作，M为自注意力信息，X为输入特征，表示广播逐元素加法，X’为3D输入特征，，☉为矩阵点乘运算，表示Sigmoid函数，Conv1×1表示进行1×1卷积的处理操作。

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