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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于HAMU-Net深度学习网络的前臂血管图像分割方法及装置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：CN119540273B 。

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：202411362363.X，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种基于HAMU-Net深度学习网络的前臂血管图像分割方法及装置是由刘皓挺;田珍设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HAMU-Net深度学习网络的前臂血管图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于HAMU‑Net深度学习网络的前臂血管图像分割方法及装置，涉及医学图像处理技术领域。该方法包括：通过近红外采集装置进行前臂血管图像采集，获得原始图像；基于高斯滤波器，根据预设背景灰度阈值，对原始图像进行预处理，获得处理后图像；基于Reinforcement‑CLAHE技术，根据处理后图像，使用残差卷积自动编码器进行多阶段图像增强处理，获得增强图像；基于HybridAttention模块、TripletAttention模块、Spatialattention模块和U‑Net网络结构构建HAMU‑Net血管分割模型；将增强图像输入HAMU‑Net血管分割模型，获得血管分割图像。本发明是一种基于混合注意力模块的高效且精准的近红外前臂血管图像分割方法。

本发明授权一种基于HAMU-Net深度学习网络的前臂血管图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于HAMU-Net深度学习网络的前臂血管图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 通过近红外采集装置进行前臂血管图像采集，获得原始图像； 基于高斯滤波器，根据预设背景灰度阈值，对所述原始图像进行预处理，获得处理后图像； 基于Reinforcement-CLAHE技术，根据所述处理后图像，使用残差卷积自动编码器进行多阶段图像增强处理，获得增强图像； 基于HybridAttention模块、TripletAttention模块、Spatialattention模块和U-Net网络结构构建HAMU-Net血管分割模型； 其中，所述HAMU-Net血管分割模型包括HAMU-Netbackbone网络、跳跃连接部分、瓶颈层和输出层； 其中，所述HAMU-Netbackbone网络包括编码器以及解码器；所述编码器包括9个3×3卷积层、4个2×2下采样层；所述解码器包括9个3×3卷积层、4个2×2上采样层和1个Spatialattention模块； 所述跳跃连接部分包括3条第一跳跃连接以及第二跳跃连接；所述第一跳跃连接引入了HybridAttention模块； 所述瓶颈层为1个TripletAttention模块；所述TripletAttention模块包括第一分支、第二分支和第三分支； 所述输出层包括主分割头以及辅助分割头；所述主分割头包括1个3×3卷积层、1个Deeplabv3Head和1个1×1卷积层；所述辅助分割头包括1个3×3卷积层以及1个FCNHead； 将所述增强图像输入所述HAMU-Net血管分割模型，获得血管分割图像。

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