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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于并行残差注意力的肝脏及肝脏肿瘤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：CN116883429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310835928.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于并行残差注意力的肝脏及肝脏肿瘤分割方法是由王进科;郭良;杨志鹏设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于并行残差注意力的肝脏及肝脏肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于并行残差注意力网络的肝脏及肝脏肿瘤分割方法，本方法涉及深度学习和医学图像处理领域，包括：数据处理与制作和分割预测可视化网络。所述数据处理首先将公开的3D腹部医学图像处理为含有肝脏及肝脏肿瘤的2D切片图像；对2D数据集进行预处理和数据增强；分割预测网络使用基于编码解码结构的特征融合网络，通过迁移学习加载公用预训练权重后，将数据增强后的2D图像数据载入分割模型中进行训练，训练完成后生成适合肝脏及肝脏肿瘤的专用最优权重。以此用于肝脏及肝脏肿瘤专项分割。本发明针对肝脏及肝脏肿瘤分割提出的并行残差注意力卷积网络结构，解决了由于肝脏及肝脏肿瘤的复杂性，导致肝脏与肝脏肿瘤的分割容易受其他部位如肾脏等因素的干扰的问题，提升分割效率并提高分割精度，相比于现有网络，具有一定的先进性。

本发明授权一种基于并行残差注意力的肝脏及肝脏肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.基于并行残差注意力机制的肝脏及肝脏肿瘤分割方法，其特征在于，包括： S11：将3D腹部医学图像处理成含有肝脏及肝脏肿瘤的2D灰度图像，其中包括调窗处理； S12：对裁剪后图片进行预处理，包括灰度变换、直方图均值化； S13：预处理后的图像进行数据增强，为了提高模型的泛化能力，所以需要对数据集进行变换以增强图像，扩展数据集； S14：提出了一种新的网络框架：Res-ECA-U-NeXt，由编码和解码结构组成的U形网络结构，在编码过程中丢失了许多信息特征，为解决此问题提出并行特征提取模块，大卷积核用于提取主要特征，小卷积核用于提取细节特征，将主要特征与细节特征进行特征融合，提取更多尺度感受野下的特征保留大量细节信息，它包含注意力模块和残差结构，编码器模块中添加空间通道注意力模块ECA，该注意力模块是将SE中使用全连接层FC学习通道结构，改为1*1卷积学习通道来获取注意力信息，使用1*1卷积捕获不同通道之间的信息，避免在学习通道注意力信息时，通道维度减缩，使用一种不降维的局部跨通道交互策略，有效避免了降维对于通道注意力学习效果的影响，从而在一个迭代中，能够求出算法的解，以保持U-Net的端对端特性，同时，得到更细致的肝脏和肝脏肿瘤分割边界，在此基础上，通过跳跃式连接，可以在同一尺度上进行不同层次的语义信息的融合，从而使编码器能够更好地提取出更多的有用特征，浅层次特征能使图像的原始结构信息得到最大程度的保存，而更深层次的信息则含有更多的抽象结构，二者的结合有助于在最终的卷积信道中得到有效地还原物体的空间维度和结构细节，从而改善分割的准确度； S15：将待分割测试的肝脏和肝脏肿瘤分割图像传输分割模型中进行分割，获得肝脏和肝脏肿瘤分割结果。

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