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龙图腾网获悉同济大学申请的专利心脏二尖瓣医学影像分割模型、训练方法、分割方法及设备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：CN119648719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411592651.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权心脏二尖瓣医学影像分割模型、训练方法、分割方法及设备是由齐鹏;赵骥远设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本心脏二尖瓣医学影像分割模型、训练方法、分割方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种心脏二尖瓣医学影像的分割模型、训练方法、分割方法及设备。所述分割模型基于DoubleU‑Net架构进行改进，其两个独立并串联的U‑Net网络都包含编码器和解码器；使用EfficientNetB7网络作为前端U‑Net网络的特征提取编码器；两个所述U‑Net网络提取特征后依次引入多核残差卷积MKRC模块、空洞空间卷积金字塔池化ASPP模块和混合三重注意力TAG模块；所述解码器的输入端引入三重注意力门TAM模块。所述分割模型训练采用混合损失函数，结合二元交叉熵损失和Dice损失，平衡了类别不平衡问题并提高了分割精度。本发明能够自动、精确地分割心脏及相关血管结构，从而解决现有技术中难以进行准确高效进行心脏二尖瓣图像分割的技术问题。

本发明授权心脏二尖瓣医学影像分割模型、训练方法、分割方法及设备在权利要求书中公布了：1.心脏二尖瓣医学影像分割模型，其特征在于，基于DoubleU-Net架构进行改进，其两个独立并串联的U-Net网络都包含编码器和解码器； 使用EfficientNetB7网络作为前端U-Net网络的特征提取编码器；所述EfficientNetB7网络使用倒置瓶颈结构，并在瓶颈层中嵌入挤压和激励网络块； 两个所述U-Net网络提取特征后依次引入多核残差卷积模块、空洞空间卷积金字塔池化模块和混合三重注意力模块；所述解码器的输入端引入三重注意力门模块；所述三重注意力门模块接收两个输入：一是来自下一层级的门控信号；二是同一层面的跳跃连接；通过并行处理通道注意力、空间注意力和基于挤压激励的注意力，引导模型专注于学习包括血管特征在内的与任务相关的特征；所述多核残差卷积模块通过并行卷积层，采用不同的卷积核尺寸的特征图进行拼接；在每个卷积层之后，采用了批量归一化层和ReLU激活函数，以进一步优化特征表示；同时所述多核残差卷积模块增加了一个1×1的卷积层，其后接批量归一化和ReLU激活，以实现特征的进一步抽象和压缩；此外，所述多核残差卷积模块还引入了残差快捷连接，通过1×1的卷积和批量归一化处理，与之前生成的特征图进行拼接；所述空洞空间卷积金字塔池化模块整合挤压和激励网络；所述混合三重注意力模块通过并行处理挤压和激励网络、通道注意力和空间注意力机制，实现了特征的深度融合与细化。

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