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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利基于多时相融合与双注意力机制的肝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：CN115272357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210881264.7，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于多时相融合与双注意力机制的肝肿瘤分割方法是由罗中华;周艳艳;曹云堡设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多时相融合与双注意力机制的肝肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本公开提供基于多时相融合与双注意力机制的肝肿瘤分割方法，涉及图形处理技术领域，能够解决现有技术中肝肿瘤分割精度差的问题。具体技术方案为：制作训练集和测试集，将病例同次扫描得到的动脉期门静脉期同层图像作为一组图像对；设计多时相特征融合机制对两期图像特征进行融合；加入双注意力机制提高网络对肝肿瘤特征关注度；以U‑Net为骨干网络构造基于上述两种机制的肝肿瘤分割网络；使用训练集中的图像对肝肿瘤分割网络进行训练；将测试集图像对输入训练好的网络，利用阈值法处理网络输出得到肝肿瘤分割结果。本发明用于多时相CT图像的肝肿瘤分割。

本发明授权基于多时相融合与双注意力机制的肝肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多时相融合与双注意力机制的肝肿瘤分割方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取L个病例数据，将每个病例每次进行多时相CT扫描得到的同一层的动脉期图像和门静脉期图像作为一组输入图像对，并获取门静脉期图像的肝肿瘤标签，随机将L个病例数据中的P个病例数据作为训练集，剩下的Q个病例数据作为测试集； 步骤2：构建多时相特征融合机制MFF，对动脉期、门静脉期两期图像通过浅层卷积得到的两种特征进行融合，得到融合特征图； 步骤3：构建包含位置注意力模块PAM和通道注意力模块CAM的双注意力机制DAM，将所述融合特征图进行卷积操作后得到的特征图输入所述双注意力机制DAM进行处理，得到双注意力特征图； 步骤4：将所述多时相特征融合机制MFF、所述双注意力机制DAM嵌入U-Net结构中，形成基于多时相融合与双注意力机制的肝肿瘤分割网络MFDA-Net； 步骤5：将训练集中由动脉期图像和门静脉期图像组成的输入图像对及对应的门静脉期肝肿瘤标签对所述MFDA-Net进行训练，得到训练好的MFDA-Net； 步骤6：将测试集中的动脉期图像和门静脉期图像组成的图像对输入所述训练好的MFDA-Net，利用二值化方法对网络的输出结果进行处理得到分割结果，并将分割结果以轮廓的形式表示在门静脉期图像上。

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