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龙图腾网获悉首都医科大学附属首都儿童医学中心申请的专利一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病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：CN120543565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511036931.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法是由李泽西;武玉睿;季烨;刘菁;曹振华;刘帅设计研发完成，并于2025-07-28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肺部结构异常疾病图像分割方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法，能够解决由于CT图像质量差导致先天性肺气道畸形的判断错误率高的技术问题。该方法确定融合平扫图像、静脉图像和动脉图像的第N融合图像、……、第一融合图像；将第一融合图像、第二融合图像通过注意力机制，得到第一权重图像；基于第一融合图像，通过上采样，得到第一尺寸图；将第一权重图像和第一尺寸图通过训练，得到第一阶段结果；以第m阶段结果为输入生成第m+1尺寸图；通过注意力机制，融合第m阶段结果和第m+2融合图像，生成第m+1权重图像；以此对第m+1尺寸图进行加权融合，输出第m+1阶段结果，以得到K+1层病变分割图，以得到病变边界分割结果。

本发明授权一种基于注意力机制的肺部结构异常疾病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肺部结构异常疾病图像分割方法，其特征在于，包括： 通过训练融合平扫图像、静脉图像和动脉图像，按照尺寸从大到小的顺序，依次确定第N融合图像、……、第二融合图像和第一融合图像；N为大于二的正整数； 将所述第一融合图像、所述第二融合图像通过注意力机制，得到第一权重图像；其中，所述注意力机制包括依次进行的相加操作、激活操作、卷积操作和再激活操作；所述注意力机制的所述激活操作为ReLU激活操作；所述注意力机制的所述再激活操作为Sigmoid激活操作；所述注意力机制的计算公式包括：；表示为经过跳跃连接融合后的注意力权重，表示第次跳跃连接运算过程；表示第一权重图像；表示第i个融合图；和表示线性变换参数；表示计算注意力权重的线性变换参数；是Sigmoid激活函数； 基于所述第一融合图像，通过上采样，得到第一尺寸图； 将所述第一权重图像和所述第一尺寸图通过训练，得到第一阶段结果； 迭代执行以下步骤直至m=N-2： 以第m阶段结果为输入，经上采样，生成第m+1尺寸图； 通过注意力机制，融合第m阶段结果和第m+2融合图像，生成第m+1权重图像； 根据第m+1权重图像，对第m+1尺寸图进行加权融合，输出第m+1阶段结果； 将m的取值递增1； 其中，迭代初始时m=1，当m增至N-2时终止迭代并输出第N-1阶段结果； 根据预设病变数目K，通过所述第m+1阶段结果，得到K+1层病变分割图，以得到每个病变的边界分割结果； 所述基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法还包括： 按照尺寸从大到小的顺序，依次确定所述平扫图像的第N平扫要素图、……、第二平扫要素图和第一平扫要素图； 按照尺寸从大到小的顺序，依次确定所述静脉图像的第N静脉要素图、……、第二静脉要素图和第一静脉要素图； 按照尺寸从大到小的顺序，依次确定所述动脉图像的第N动脉要素图、……、第二动脉要素图和第一动脉要素图； 将所述第一平扫要素图、所述第一静脉要素图和所述第一动脉要素图进行融合、通道调整和尺寸恢复，得到所述第一融合图像； 将所述第二平扫要素图、所述第二静脉要素图和所述第二动脉要素图进行融合、通道调整和尺寸恢复，得到所述第二融合图像； 将所述第N平扫要素图、所述第N静脉要素图和所述第N动脉要素图进行融合、通道调整和尺寸恢复，得到所述第N融合图像； 所述基于注意力机制的肺部结构异常疾病图像分割方法还包括： 对所述平扫图像进行卷积操作和激活操作，得到所述第一平扫要素图； 迭代执行以下步骤直至得到所述平扫图像的所述第N平扫要素图、……、所述第二平扫要素图和所述第一平扫要素图； 以第n平扫要素图为输入，经下采样操作、卷积操作和激活操作，得到第n+1平扫要素图； 将n的取值递增1； 其中，迭代初始时n=1； 所述平扫图像的尺寸为480×480，N的取值为5，第一融合图像的尺寸为480×480，第二融合图像的尺寸为240×240，第三融合图像的尺寸为120×120，第四融合图像的尺寸为60×60，第五融合图像的尺寸为30×30。

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