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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)申请的专利一种基于改进SwinUNet的医学图像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：CN120689359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511198065.6，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于改进SwinUNet的医学图像分割方法是由梁立振;檀文文;卢棚设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进SwinUNet的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像分割技术领域，尤其涉及一种基于改进SwinUNet的医学图像分割方法。其技术方案包括以下步骤：采集腹部或心脏区域的CTMRI医学影像数据，并进行预处理，所述预处理包括图像灰度归一化、尺寸重采样至224×224及增强处理；将预处理后的医学影像划分为图像补丁块，通过线性嵌入形成初始特征表示。本发明通过上述改进，在分割精度、鲁棒性、边界处理及临床适用性等方面均优于传统卷积神经网络或基础SwinUNet模型，有效解决了现有方法存在的边界不连续、小目标识别差、跨层语义对齐不足等问题，为医学图像自动化分割提供了更可靠的方案，具有显著的临床应用价值。

本发明授权一种基于改进SwinUNet的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SwinUNet的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，采集腹部或心脏区域的CTMRI医学影像数据，并进行预处理； 步骤二，将预处理后的医学影像划分为图像补丁块，通过线性嵌入形成初始特征表示； 步骤三，采用引入视觉状态空间模块的编码器对所述图像补丁块进行特征提取，构建多尺度上下文信息，视觉状态空间模块采用状态空间建模方式替代滑动窗口变压器； 步骤四，在模型中编码器末端引入空洞空间金字塔池化模块，以强化对不同尺度器官的建模能力； 步骤五，将模型中编码器多层输出的特征图通过跳跃连接传输至解码器，对应跳跃路径中变压器插入融合模块； 步骤六，模型解码器中采用视觉状态空间模块与上采样操作逐层恢复空间分辨率，输出最终的分割图像； 步骤七，模型训练过程中使用复合损失函数，所述复合损失函数包括Dice损失与边界增强交叉熵损失，并采用SGD优化器与余弦退火策略动态调整学习率，边界增强交叉熵损失在交叉熵损失基础上引入基于空间距离的边界加权机制，使模型聚焦于解剖结构边界区域的分割性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)，其通讯地址为：230001 安徽省合肥市庐阳区三国城路80号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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