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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利融合注意力机制的U-Net医学影像轮廓自动提取网络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：CN115187621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202111184138.8，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权融合注意力机制的U-Net医学影像轮廓自动提取网络是由吕巨建;陈豪源;赵慧民;战荫伟;陈荣军;熊建斌;林凯瀚设计研发完成，并于2021-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合注意力机制的U-Net医学影像轮廓自动提取网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合注意力机制的U‑Net医学影像轮廓自动提取网络，包括RGB图像输入模块，RGB图像输入模块的输出端连接于特征提取模块的输入端，特征提取模块包括特征编码模块、特征解码模块和注意力模块；特征提取模块的输出端连接于MLP的输入端，注意力模块包括空间注意力和通道注意力，用于抑制非关注区域的神经元；MLP输出元设定为2个神经元，分别表示前景和背景的概率，并在其后依次接上Softmax和MarchingSquare。本发明融合注意力模块，提高了边缘轮廓提取精度，初步解决传统框架产生模糊边缘的问题，并减少了背景噪声的干扰，从而基本满足了医疗领域对医学影像轮廓提取的精度要求；简化了传统框架的流程，大大节约得到目标模型的时间和成本。

本发明授权融合注意力机制的U-Net医学影像轮廓自动提取网络在权利要求书中公布了：1.一种融合注意力机制的U‑Net医学影像轮廓自动提取网络，包括RGB图像输入模块，其特征在于：所述RGB图像输入模块的输出端连接于特征提取模块的输入端，所述特征提取模块包括特征编码模块、特征解码模块和注意力模块； 所述特征提取模块的输出端连接于多层感知器MLP的输入端，所述注意力模块包括空间注意力和通道注意力，用于抑制非关注区域的神经元； 所述MLP用于分类提取出来的特征，其输出元设定为2个神经元，分别表示前景和背景的概率，并在其后依次接上Softmax和Marching Square； 所述特征提取模块用于提取RGB图像的特征，特征提取模块得到RGB图像的特征后，对于每个像素都有C维的特征表示，该C维的特征表示融合了局部和全局的信息，对每个像素的C维特征进行一次MLP推理，得到2维的信息，分别表示前景和背景的概率，通过比较前景和背景，得到一张二值图片，采用二值化图片轮廓提取的算法进行二值化图片的轮廓提取。

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广东技术师范大学，其通讯地址为：510665 广东省广州市天河区中山大道西293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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