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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于ABVM-UNet的肺结节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：CN119722711B 。

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：202411912335.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于ABVM-UNet的肺结节分割方法及装置是由江芡;杨珉浩;黎凡;项德杰;伍浩伟;张纯霖;陈泽昊;吴艳娟;李梓亮;顾国生;邓杰航设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ABVM-UNet的肺结节分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于ABVM‑UNet的肺结节分割方法及装置，该方法包括：S1：采集肺部CT图像数据集，对图像中肺结节区域进行增强处理，突出结节的纹理与边缘特征；S2：构建主分支与基于Gabor卷积神经网络的目标增强辅助分支实现对肺结节纹理与边缘特征的增强响应；S3：利用分支信息交互融合模块BIIF实现辅助分支增强特征的融合与传递；S4：构建基于VisionMamba的U型架构网络ABVM‑UNet，实现图像局部特征与全局上下文信息的有效融合；S5：利用深度监督实现多级分割损失并对ABVM‑UNet模型进行训练和优化；S6：利用ABVM‑UNet模型对肺部CT图像进行肺结节分割。本发明通过引入ABVM‑UNet模型，有效提取了肺结节的边缘和纹理特征，从而实现了肺结节的精准分割。

本发明授权一种基于ABVM-UNet的肺结节分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于ABVM-UNet的肺结节分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：采集肺部CT图像数据集，对图像中肺结节区域进行增强处理，突出结节的纹理与边缘特征； S2：构建主分支与基于Gabor卷积神经网络的目标增强辅助分支实现对肺结节纹理与边缘特征的增强响应； 其中，S2包括以下步骤： S2.1：构建主分支与基于Gabor卷积神经网络的目标增强辅助分支，主分支由多个Conv模块构成，目标增强辅助分支由多个GCN模块构成； S2.2：将原图像块Imageraw输入主分支Conv模块进行特征提取计算，得到特征图fmain； S2.3：将增强图像块Imageaug输入目标增强辅助分支GCN模块进行特征提取计算，得到增强特征图faug； S3：利用分支信息交互融合模块BIIF实现辅助分支增强特征的融合与传递； 其中，S3包括以下步骤： S3.1：构建分支信息交互融合模块BIIFBranchInformationInteractionFusion； S3.2：将主分支所提取的特征fmain与目标增强辅助分支所提取的特征faug输入BIIF模块，进行信息交互与融合，得到融合后的特征f′main与f′aug； S4：构建基于VisionMamba的U型架构网络ABVM-UNet，实现图像局部特征与全局上下文信息的有效融合； 其中，S4包括以下步骤： S4.1：设计基于VisionMamba的U型架构网络ABVM-UNet； S4.2：将Conv模块、GCN模块、BIIF模块和VSS模块有效整合进ABVM-UNet中，实现图像局部特征与全局上下文信息的有效融合； S5：利用深度监督实现多级分割损失并对ABVM-UNet模型进行训练和优化； S6：利用ABVM-UNet模型对肺部CT图像进行肺结节分割。

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