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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于高效双注意的医学图像分割方法及系统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：CN119991709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510482139.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于高效双注意的医学图像分割方法及系统是由潘景山;李灿;李娜设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高效双注意的医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于高效双注意的医学图像分割方法及系统；属于医学图像分割技术领域，包括：1）获取医学图像数据集，预处理后划分为训练集和测试集；2）构建基于高效双注意的医学图像分割模型；3）训练基于高效双注意的医学图像分割模型；4）将测试集输入到优化后的基于高效双注意的医学图像分割模型中，输出得到最终医学图像分割结果。本发明有效融合高层和低层之间的语义特征，从而提取出更显著的特征并保留语义空间信息。

本发明授权基于高效双注意的医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于高效双注意的医学图像分割方法，其特征在于，包括： 1获取医学图像数据集，进行数据预处理，将得到的数据集划分为训练集和测试集； 2构建基于高效双注意的医学图像分割模型； 3将训练集输入到基于高效双注意的医学图像分割模型中，输出得到特征图； 4训练基于高效双注意的医学图像分割模型，得到优化后的基于高效双注意的医学图像分割模型； 5将测试集输入到优化后的基于高效双注意的医学图像分割模型中，输出得到最终医学图像分割结果； 基于高效双注意的医学图像分割模型包括高效双注意模块即DualTransformer模块、编码器模块、解码器模块、多尺度归一化信道注意模块即MNCA瓶颈模块和特征融合残差模块即FFRM模块； DualTransformer模块包括空间注意力和通道注意力； DualTransformer模块中，首先进行空间注意力，然后进行通道注意力；通过结合空间注意力和通道注意力，同时捕捉局部特征和全局特征，同时，通过残差连接和归一化操作； MNCA瓶颈模块中执行过程如下： 首先，通过一个展开比分别为1,3,5,7的深度可分离卷积模块即DASConv，扩展接收域，提取丰富的多尺度特征信息； DASConv是一种深度可分离卷积，包括深度卷积和逐点卷积；深度卷积对每个输入通道单独进行卷积操作，逐点卷积则在深度卷积的结果上进行通道间的线性组合； 此外，将DASConv与残差通道Fin进行融合，提取各种大小物体的特征； 其次，进一步采用基于归一化的通道关注，增强特征通道之间的相关性；使用BN函数对DASout进行批归一化，抑制不重要的权重，然后，将通道权重Wr和NAMout相乘，强制特征通道之间的依赖关系； 最后，经过Sigmoid激活函数得到MNCA瓶颈模块的最终输出。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。