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龙图腾网获悉浙大城市学院申请的专利一种基于Polar-TransUnet网络的血管内超声图像边界提取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：CN114638812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210298732.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于Polar-TransUnet网络的血管内超声图像边界提取方法是由王媛媛;董芳;高广春;尚丽娜;张翠;方健;熊凯设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Polar-TransUnet网络的血管内超声图像边界提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Polar‑TransUnet网络的血管内超声图像边界提取方法，包括：数据增强；获取IVUS图像分类结果；提取IVUS图像边界。本发明的有益效果是：本发明通过自定义数据增强和搭建TransUnet网络，获得IVUS图像的像素级分类结果，实现IVUS图像的精准边界提取，对于临床冠状动脉粥样硬化的诊断具有重要意义，同时对其他环状分布的医学图像处理也有借鉴意义。

本发明授权一种基于Polar-TransUnet网络的血管内超声图像边界提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Polar-TransUnet网络的血管内超声图像边界提取方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取测试集中的IVUS原始图像I，对所述IVUS原始图像I进行数据增强以获取IVUS增强图像I*，从而获取测试集对应的增强数据集； 步骤2、基于增强数据集训练TransUnet网络，而后对测试集中的IVUS原始图像I进行分类，获取IVUS图像分类结果；步骤2中，所述IVUS图像分类结果包括前景和背景；所述前景为IVUS图像中的内膜和中-外膜之间的斑块部分，所述背景为IVUS图像中的其余部分； 步骤2具体包括以下步骤： 步骤2.1、搭建TransUnet网络框架，所述TransUnet网络框架具有U形结构和跳跃性连接特点； 步骤2.2、将IVUS图像进行切块以获取图像块xp，再将所述图像块xp进行线性投射，线型投射的公式为： 其中，E为线性映射矩阵，Epos为位置编码，z0是映射后的向量； 步骤2.3、在图像块上增加Polar-bias编码，编码公式为： Epos＝NormR+cosθ 其中，Norm表示归一化，R表示图像块中心点与图像中心点之间的欧式距离，θ表示图像块中心点和横坐标正向之间的夹角； 步骤2.4、将步骤2.3处理后的图像块，作为Transformer模块的输入，所述Transformer模块包括多头自注意力单元、第一归一化单元、多层感知机单元和第二归一化单元； 步骤2.5、串联l个Transformer模块，获取第l个Transformer模块的输出，所述第l个Transformer模块的输出为： zl＝MLPLNz′l+z′l 其中,MLP是第l个Transformer模块的多层感知机单元，LN为层归一化操作，zl′表示第l-1个Transformer模块的输出，表达式为： zl′＝MSALNzl-1+zl-1 其中，MSA是第l-1个Transformer模块的多头自注意力机制单元 步骤3、基于步骤2的所述IVUS图像分类结果，提取IVUS图像边界。

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