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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于DUNetR模型的冠状动脉分割方法和系统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：CN117152173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311143680.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于DUNetR模型的冠状动脉分割方法和系统是由潘丹;骆根强;许灿耀;陈启俊;吕锦;曾安;刘军;杨洋设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DUNetR模型的冠状动脉分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于DUNetR模型的冠状动脉分割方法和系统，包括：获取三维的冠状动脉CTA图像数据集并进行预处理；建立由Transformer网络和UNet网络并行结合的DUNetR模型，将预处理后的冠状动脉CTA图像数据集输入DUNetR模型进行训练，将待分割的冠状动脉CTA图像并输入训练后的DUNetR模型中进行分割，获取初步分割结果；利用图像形态学算法对初步分割结果进行平滑处理，获得最终的分割结果，完成冠状动脉的分割；本发明构建Transformer和UNet双网络并行结合的DUNetR模型，使用注意力机制和全卷积神经网络在CTA上进行全局加局部的细致分割，能够显著提高分割精度。

本发明授权一种基于DUNetR模型的冠状动脉分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DUNetR模型的冠状动脉分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取三维的冠状动脉CTA图像数据并进行预处理； S2：建立由Transformer网络和UNet网络并行结合的DUNetR模型，将预处理后的冠状动脉CTA图像数据集输入DUNetR模型进行训练，获取训练后的DUNetR模型； S3：获取待分割的冠状动脉CTA图像并输入训练后的DUNetR模型中进行分割，获取初步分割结果； S4：利用图像形态学算法对初步分割结果进行平滑处理，获得最终的分割结果，完成冠状动脉的分割； 所述步骤S1中预处理的具体方法包括：尺度变换、裁剪、旋转、仿射变换和归一化操作中的任意一种或多种； 所述步骤S2中建立的DUNetR模型具体为： 所述DUNetR模型包括并行设置的Transformer网络和UNet网络； 所述Transformer网络包括依次连接的第一Transformer模块、第二Transformer模块、第三Transformer模块和第四Transformer模块；每个Transformer模块结构相同，均包括3个依次连接的Transformer层； 所述UNet网络包括输入层、编码器、解码器和输出层； 所述编码器包括依次连接的第一编码块、第二编码块、第三编码块、第四编码块和第五编码块，以及并列设置的第一叠加块、第二叠加块、第三叠加块和第四叠加块； 所述解码器包括依次连接的第一解码块、第二解码块、第三解码块和第四解码块； 所述第一编码块的输出还与输出层的输入连接，第二编码块的输出还与第一叠加块的输入连接，第三编码块的输出还与第二叠加块的输入连接，第四编码块的输出还与第三叠加块的输入连接，第五编码块的输出还与第四叠加块的输入连接； 所述第一叠加块的输出与第一解码块的输入连接，第二叠加块的输出与第二解码块的输入连接，第三叠加块的输出与第三解码块的输入连接，第四叠加块的输出与第四解码块的输入连接；所述第一解码块的输出与输出层的输入连接，输出层的输出作为所述DUNetR模型的输出； 所述第一Transformer模块的输出还与第一叠加块的输入连接，第二Transformer模块的输出还与第二叠加块的输入连接，第三Transformer模块的输出还与第三叠加块的输入连接，第四Transformer模块的输出还与第四叠加块的输入连接。

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