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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于互补注意力的胰腺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：CN116091458B 。

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：202310061177.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于互补注意力的胰腺图像分割方法是由李伟生;赵应辉设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互补注意力的胰腺图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于互补注意力的胰腺图像分割方法；该方法包括：获取胰腺CT图像，对胰腺CT图像进行预处理，采用残差稠密模块对预处理好的胰腺CT图像进行特征提取，得到第一特征图；采用渐进金字塔池化模块对第一特征图进行处理，得到第二特征图；分别采用主分支解码器和边缘分支解码器对第二特征图进行处理，得到区域特征图和边缘特征图；采用互补注意力机制分别对区域特征图和边缘特征图进行处理，得到胰腺结果图和边缘结果图；本发明能够解决过分割和欠分割这些误分割问题，从而提高胰腺分割的准确率。

本发明授权一种基于互补注意力的胰腺图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于互补注意力的胰腺图像分割方法，其特征在于，包括：获取胰腺CT图像，对胰腺CT图像进行预处理，将预处理好的图像输入到训练好的基于互补注意力的胰腺图像分割网络中，得到胰腺图像分割结果；基于互补注意力的胰腺图像分割网络包括一个编码器和两个解码器，其中，编码器包括残差稠密模块和渐进金字塔池化模块，两个解码器分别为主分支解码器和边缘分支解码器； 基于互补注意力的胰腺图像分割网络的训练过程包括： S1：获取胰腺CT图像训练数据并对其进行预处理，将预处理后的胰腺CT图像划分为训练集和测试集； S2：采用残差稠密模块对训练集的胰腺CT图像进行特征提取，得到第一特征图； S3：采用渐进金字塔池化模块对第一特征图进行处理，得到第二特征图； S4：分别采用主分支解码器和边缘分支解码器对第二特征图进行特征提取，并采用互补注意力机制分别对两个分支提取的特征信息进行交互，得到胰腺结果图和边缘结果图； 采用主分支解码器对第二特征图进行特征提取的过程包括：采用4个主分支残差卷积块对第二特征图进行处理，每个主分支残差卷积块的输出即为区域特征图；其中，主分支残差卷积块包括上采样层和卷积层； 采用边缘分支解码器对第二特征图进行特征提取的过程包括：采用4个边缘分支残差卷积块对第二特征图进行卷积处理，每个边缘分支残差卷积块的输出即为边缘特征图；其中，边缘分支残差卷积块包括上采样层和卷积层； 采用互补注意力机制分别对两个分支提取的特征信息进行交互的过程包括： 采用3个互补注意力模块分别对对应的前3个主分支残差卷积块和边缘分支卷积块输出的特征图进行处理，前两个互补注意力模块为互补通道注意力模块，最后一个互补注意力模块为互补空间注意力模块；互补通道注意力模块与互补空间注意力模块的输出与主分支解码器的中间处理特征融合；主分支解码器输出胰腺结果图，边缘分支解码器输出边缘结果图； 在互补通道注意力模块中，在空间维度融合区域特征图和边缘特征图，输出互补通道注意力模块的中间区域特征图和中间边缘特征图；在互补空间注意力模块中，在通道维度融合区域特征图和边缘特征图，输出互补空间注意力模块的中间区域特征图和中间边缘特征图； S5：根据胰腺结果图计算分割损失，根据边缘结果图计算边缘损失；根据分割损失和边缘损失反向传播并更新网络参数，当分割损失与边缘损失的和最小时，保存网络参数，得到训练好的基于互补注意力的胰腺图像分割网络； S6：将测试集中的胰腺CT图像输入到训练好的基于互补注意力的胰腺图像分割网络中，得到胰腺结果图即胰腺图像分割结果。

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