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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于U型编解码器结构的超声图像分割方法、系统、设备及介质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：CN119850649B 。

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：202411924231.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于U型编解码器结构的超声图像分割方法、系统、设备及介质是由韩素雅;李世伟;简立华;李勃勃设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U型编解码器结构的超声图像分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U型编解码器结构的超声图像分割方法、系统、设备及介质，包括：获取超声图像；将所述超声图像输入超声图像分割模型中进行图像分割，得到分割结果；其中，所述超声图像分割模型是基于U型编解码器网络和注意力机制构建的，所述超声图像分割模型的网络结构自上而下设置有5层，各层均为对称结构的编码器部分和解码器部分，各层的跳跃链接部分均引入注意力模块。本发明所述技术方案在算力增加不多的同时极大的增加了超声医学图像分割精度，进而能够为临床诊断提供更有力的依据。

本发明授权一种基于U型编解码器结构的超声图像分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于U型编解码器结构的超声图像分割方法，其特征在于，包括： 获取超声图像； 将所述超声图像输入超声图像分割模型中进行图像分割，得到分割结果；其中，所述超声图像分割模型是基于U型编解码器网络和注意力机制构建的，所述超声图像分割模型的网络结构自上而下设置有5层，各层均为对称的编解码器结构，第一层、第二层、第三层和第四层均引入通道注意力模块，第二层、第三层、第四层、第五层均输出一个输出掩码，所述输出掩码用于计算边缘损失； 所述超声图像分割模型的处理过程，具体包括： 将所述超声图像输入所述超声图像分割模型中编码器部分的第二层、第三层和第四层中进行下采样操作，得到特征图t1、特征图t2和特征图t3； 将特征图t3依次输入两层TokMLP层中进行跨高度和跨宽度提取特征，得到第四层特征图t4和第五层特征图t5，同时t5特征图生成预测掩码，计算边缘损失； 将特征图t5输入解码器部分的第三层中进行上采样操作，得到第一上采样特征图，将第一上采样特征图与特征图t4相加，对相加后的图像进行3*3卷积操作，卷积操作完成后输入注意力模块进行压缩和激励操作后再与第一上采样特征图相加得到特征图t6，同时t6特征图生成预测掩码，计算边缘损失； 将特征图t6输入解码器部分的第三层中进行上采样操作，得到第二上采样特征图，将第二上采样特征图与特征图t3相加，对相加后的图像进行3*3卷积操作，卷积操作完成后输入注意力模块进行压缩和激励操作后再与第二上采样特征图相加得到特征图t7，同时t7特征图生成预测掩码，计算边缘损失； 将特征图t7输入解码器部分的第二层中进行上采样操作，得到第三上采样特征图，将第三上采样特征图与特征图t2相加，对相加后的图像进行3*3卷积操作，卷积操作完成后输入注意力模块进行压缩和激励操作后再与第三上采样特征图相加得到特征图t8，同时t8特征图生成预测掩码，计算边缘损失； 将特征图t8输入解码器部分的第一层中进行上采样操作，得到第四上采样特征图，将第四上采样特征图与特征图t1相加，对相加后的图像进行3*3卷积操作，卷积操作完成后输入注意力模块进行压缩和激励操作后再与第四上采样特征图相加得到特征图t9； 对特征图t9进行1*1卷积操作，得到所述分割结果。

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