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龙图腾网获悉河南师范大学申请的专利一种轻量级快速颅骨剥离网络3D UNeXt模块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：CN117252823B 。

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：202311143111.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种轻量级快速颅骨剥离网络3D UNeXt模块是由申华磊;王琦;上官国庆;刘栋设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级快速颅骨剥离网络3D UNeXt模块在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量级快速颅骨剥离网络3DUNeXt模块，以U‑Net为基本架构，包括编码器、网络瓶颈和解码器三部分，编码器使用3D卷积模块提取医学影像体数据的局部特征，网络瓶颈使用3DMLP模块配合轴向移位机制学习特征间的远程依赖，解码器使用多尺度特征融合模块和跳跃连接融合不同尺度的浅层和深层特征。本发明的有益效果是：设计并实现一个全新的用于快速脑颅骨剥离的轻量级神经网络3DUneXt模块，该网络在公有和私有数据集上的Dice、MSD、HD95和HD99等评价指标均优于或接近当前先进网络，其参数量、FLOPs和平均CPU推理时间也远小于当前先进网络。

本发明授权一种轻量级快速颅骨剥离网络3D UNeXt模块在权利要求书中公布了：1.一种轻量级快速颅骨剥离网络3DUNeXt模块，其特征在于：以U-Net为基本架构，包括编码器、网络瓶颈和解码器三部分，编码器使用3D卷积模块提取医学影像体数据的局部特征，网络瓶颈使用3DMLP模块配合轴向移位机制学习特征间的远程依赖，解码器使用多尺度特征融合模块和跳跃连接融合不同尺度的浅层和深层特征；所述编码器包含五个模块，从上到下，前三个模块均由一个3D卷积层、一个批次规范化层和一个最大池化层组成，后两个模块均由一个3D卷积层、一个3DMLP层和一个规范化层组成；所述3DMLP模块包含五部分：嵌入层、深度卷积层、移位层、线性层和高斯误差线性单元层；所述嵌入层使用核为3×3×3的3D卷积提取局部特征并进行规范化操作；对于这些局部特征的每一个通道，深度卷积层分别使用一个独立的2D卷积提取单通道的深层语义信息；移位层分别沿高度、宽度和深度三个轴向对特征图进行移位；高斯误差线性单元层为3DMLP模块引入非线性激活机制，提高模型的泛化能力；所述移位层在高度轴向上的移位操作：首先将特征图拆分为5个分区，之后将每个分区沿高度轴方向分别移动-2、-1、0、1、2个位置，最后拼接移动后的分区并得到新的特征图，所述特征图经过线性层以获取不同空间位置特征之间的远程依赖。

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