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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于SDAttNet的医学图像自动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：CN119671989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411741063.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于SDAttNet的医学图像自动分割方法是由刘俊;周泉江设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SDAttNet的医学图像自动分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像分割领域，具体涉及一种基于SDAttNet的医学图像自动分割方法；该方法包括：获取待处理的医学图像并将其输入到训练好的基于SDAttNet的医学图像分割模型中进行处理，得到医学图像分割结果；基于SDAttNet的医学图像分割模型为U形编码器‑解码器结构，该U形编码器‑解码器结构采用三个SDAtt模块进行跳跃连接；编码器包括5个编码子单元，解码器包括5个解码子单元；本发明不仅在处理医学图像时更为高效，也提高了其泛化能力，可以更好地适应不同类型的医学图像任务。

本发明授权一种基于SDAttNet的医学图像自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SDAttNet的医学图像自动分割方法，其特征在于，包括：获取待处理的医学图像并将其输入到训练好的基于SDAttNet的医学图像分割模型中进行处理，得到医学图像分割结果； 基于SDAttNet的医学图像分割模型为U形编码器-解码器结构，该U形编码器-解码器结构采用三个SDAtt模块进行跳跃连接；编码器包括5个编码子单元，解码器包括5个解码子单元； 编码器的5个编码子单元中，第一个编码子单元包括两个特征提取单元，其余4个编码子单元均包括最大池化层和两个特征提取单元；每个特征提取单元由卷积层、批归一化层和RELU激活函数构成； 解码器的5个解码子单元中，前4个解码子单元均包括一个上采样层和特征提取单元，最后一个解码子单元为一个特征提取单元；每个特征提取单元由卷积层、批归一化层和RELU激活函数构成； 所述SDAtt模块由SSA模块和SCA模块构成，第一个SDAtt模块的输入为第1～3个编码子单元的输出，第二个SDAtt模块的输入为第2～4个编码子单元的输出，第三个SDAtt模块的输入为第3～5个编码子单元的输出；融合SSA模块和SCA模块的输出特征得到SDAtt模块的输出特征，三个SDAtt模块分别连接第2～4个解码子单元。

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