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龙图腾网获悉宁夏医科大学;北方民族大学申请的专利一种基于注意力机制的并行U-Net网络的肺部图像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：CN115619797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211305209.X，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于注意力机制的并行U-Net网络的肺部图像分割方法是由陆惠玲;周涛;王晓峰;支力佳;张少敏设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的并行U-Net网络的肺部图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的并行U‑Net网络的肺部图像分割方法，包括以下步骤：构建并行的U‑NetA网络和U‑NetB网络，其中，U‑NetA网络为双编路径‑单解路径结构，U‑NetB网络为单编码路径‑单解码路径；得到PETCT图像特征和PET图像特征，对每一层的PETCT图像特征和PET图像特征使用两模态图像特征提取块，基于注意力门从包含代谢信息的PET图像特征和PTECT图像特征中提取信息，得到两模态图像特征；将CT图像输入至U‑NetB网络的编码路径中，得到CT图像特征；将两模态图像特征和CT图像特征通过混合注意力机制进行处理，然后分别输入U‑NetA网络和U‑NetB网络的解码路径，共同参与网络上采样；对U‑NetA网络和U‑NetB网络解码路径得到的不同尺度的特征图输入至多尺度特征聚合模块，得到最终的图像分割结果。

本发明授权一种基于注意力机制的并行U-Net网络的肺部图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的并行U-Net网络的肺部图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建并行的U-NetA网络和U-NetB网络，其中，U-NetA网络为双编路径-单解路径结构，U-NetB网络为单编码路径-单解码路径； S2、将PETCT图像输入U-NetA网络的第一编码路径中，得到PETCT图像特征，将PET图像输入U-NetA网络的第二编码路径中，得到PET图像特征，对第一编码路径每一层的PETCT图像特征和第二编码路径每一层的PET图像特征使用两模态图像特征提取块，图像特征提取块基于注意力门从包含代谢信息的PET图像特征和PTECT图像特征中提取信息，得到PETCT第l层的特征图和PET第l层的特征图，对其进行拼接，对拼接后的特征进行1×1卷积和ReLU，对特征图进行1×1卷积和sigmoid激活函数，将特征图的权重压缩到0到1之间，将经过sigmoid之后的输出结果与原始特征进行相乘，得到两模态图像特征： 1 其中，表示1×1卷积和ReLU，表示3×3卷积，表示sigmoid激活函数，表示当前l层的两模态图像特征； S3、将CT图像输入至U-NetB网络的编码路径中，得到CT图像特征； S4、将两模态图像特征和CT图像特征通过混合注意力机制进行处理，通过跳跃连接分别输入U-NetA网络和U-NetB网络的解码路径，共同参与网络上采样； S5、对U-NetA网络和U-NetB网络解码路径得到的不同尺度的特征图输入至多尺度特征聚合模块，得到最终的图像分割结果。

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宁夏医科大学;北方民族大学，其通讯地址为：750004 宁夏回族自治区银川市兴庆区胜利街1160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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