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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种结合U型卷积与PPCT的蜂窝肺病灶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：CN117315246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311231945.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种结合U型卷积与PPCT的蜂窝肺病灶分割方法是由李钢;张玲;李智超;李玮晨;谢金洁;孙源瑾;孙梦霞设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合U型卷积与PPCT的蜂窝肺病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合U型卷积与PPCT的蜂窝肺病灶分割方法，属于医学影像分割技术领域。本发明提出的方法利用CUPTNet得到蜂窝肺病灶分割结果，CUPTNet网络的编‑解码器结构使用GCT与ConvMixer进行优化，提高模型在编码阶段提取全局上下文的能力、建模特征通道间的相关性并高效地混合这些信息。此外，使用金字塔池化通道Transformer模块对简单的跳跃连接进行改进，该模块能够有效利用多尺度通道特征中的语义信息，从而给解码工作提供充分的有用信息。与现有技术相比，本发明提出的方法具有更好的蜂窝肺病灶分割效果。

本发明授权一种结合U型卷积与PPCT的蜂窝肺病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种结合U型卷积与PPCT的蜂窝肺病灶分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取蜂窝肺CT影像数据集，对所述蜂窝肺CT影像数据集进行预处理，得到扩充后的实验数据集，将所述实验数据集划分为训练集和测试集； 构建结合U型卷积与PPCT的CUPTNet模型，所述CUPTNet模型中的跳跃连接使用池化金字塔通道Transformer模块； 基于所述训练集训练所述CUPTNet模型，确定最优CUPTNet模型； 将所述测试集输入所述最优CUPTNet模型，输出蜂窝肺病灶分割结果； 所述CUPTNet模型包括U型编-解码器部分，所述U型编-解码器部分包括编码路径和解码路径； 所述编码路径从上到下包括五个层次，各层之间通过GCT模块连接，所述GCT模块通过一个PatchEmbed与所述池化金字塔通道Transformer模块连接；所述编码路径前四层每层包括两个卷积层和一个下采样层，第五层引入ConvMixer模块与所述解码路径连接； 所述解码路径与所述编码路径前四层对应设置，所述解码路径每层包括两个卷积层和一个上采样层，对来自所述池化金字塔通道Transformer模块和所述ConvMixer模块的特征进行融合并逐层解码后馈送到1×1卷积，利用Sigmoid激活函数进行图像分割； 所述池化金字塔通道Transformer模块包括金字塔池化特征感知子模块、通道自注意力子模块和反向残差前馈网络； 所述金字塔池化特征感知子模块使用一个深度卷积提取所述GCT模块输出的特征图中的局部信息，然后利用具有不同池化率的平均池化层生成金字塔特征图Pli，将所述金字塔特征图Pli展开并连接，得到所述金字塔池化特征感知子模块的输出Pi；所述金字塔池化特征感知子模块的输出Pi被重塑为补丁序列进行特征化标记，对应的补丁为Ti，其中，i＝1,2,3,4； 所述通道自注意力子模块对补丁Ti进行级联得到级联补丁T∑，利用所述级联补丁t∑得到Key和Value，利用所述补丁Ti得到Query，Key、Query通过交叉注意机制生成相似矩阵Smi，通过Value对所述相似矩阵Smi进行加权得到加权结果，根据所述加权结果得到注意力机制特征输出CAOuti。

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