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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于CNN与Transformer的四轴向融合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：CN116188928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310102092.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于CNN与Transformer的四轴向融合方法是由袁宝华;肖德豪;石林;陈佳璐;汤瑞设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN与Transformer的四轴向融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于CNN与Transformer的四轴向融合方法，包括将医学图像分割数据集剪裁，并转成RGB格式；通过CNN分支编码器和Transformer分支编码器提取图像特征，并通过四轴向融合模块将CNN分支编码器和Transformer分支编码器的图像特征进行融合并输出特征图；将输出特征图送入解码器进行还原。本发明结合了CNN和Transformer的优势，使用CNN缓解Transformer局部性的不足，使用Transformer缓解CNN全局性的不足；采用四轴融合方法不仅关注更多方向的区域，更有利于病灶边缘的分割，而且大大减少了计算量，从而提高了分割性能。

本发明授权基于CNN与Transformer的四轴向融合方法在权利要求书中公布了：1.基于CNN与Transformer的四轴向融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、将医学图像分割数据集剪裁，并转成RGB格式； 步骤二、通过CNN分支编码器和Transformer分支编码器提取图像特征，并通过四轴向融合模块将CNN分支编码器和Transformer分支编码器的图像特征进行融合并输出特征图； 四轴向融合模块结合四轴向注意力、多尺度方法和带有可分离卷积和哈达玛积的残差结构； 多尺度方法采用四个分组卷积，卷积核的大小分别为3,5,7,9，且每次卷积后的通道数只有输入特征图的四分之一； 将四个分组卷积的输出拼接； 其中，多尺度方法表示为： 1 2 其中，是第组CNN和Transformer特征拼接后的结果，是ConvPro卷积块的操作，是操作后的输出特征； 四轴向注意力包括：高度和宽度上的轴向注意、主对角线和副对角线上的轴向注意； 带有可分离卷积和哈达玛积的残差结构的输入由两部分组成，一部分是与的哈达尔积P，另一部分是卷积后的求和输出，表示为： 5 其中，是卷积操作后的特征； 哈达玛积P表示为： ，6 其中，是卷积操作，是哈达玛积，和分别是特征和的投影矩阵；这两部分拼接后再放入残差结构中，残差结构表示为： 7 其中，是和经过融合模块FAFusion后的输出特征； 步骤三、将输出特征图送入解码器进行还原。

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常州大学，其通讯地址为：213000 江苏省常州市武进区滆湖路1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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