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龙图腾网获悉柳州市工人医院申请的专利一种基于DMC-UNet的肺结节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：CN116824147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310831064.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于DMC-UNet的肺结节分割方法是由侯佳辰;卢颖祺;李儒;樊香所;黄庆南;晏川设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DMC-UNet的肺结节分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于DMC‑UNet的肺结节分割方法，该方法利用DMC‑UNet网络模型实现图像分割，使得分割精度更高，有助于早期检测肺癌，其中，DMC‑UNet网络模型是基于UNet所改进的网络，其在UNet网络基础上增加轻量化残差结构、多尺度特征上采样和转置卷积上采样并行融合的结构与XYCCA注意力模块，通过该种改进，使得在保持UNet网络主体框架结构的前提下，在分割效果上有着更加出色的表现。

本发明授权一种基于DMC-UNet的肺结节分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DMC-UNet的肺结节分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，对LIDC公开数据集提供的CT图像进行预处理，获得数据集； S2，在UNet网络基础上增加轻量化残差结构、多尺度特征上采样和转置卷积上采样并行融合的结构与XYCCA注意力模块，构建DMC-UNet网络模型； S3，在步骤S1所获得的数据集上训练步骤S2所得的DMC-UNet网络模型并进行测试； S4，将待分割的肺部CT图像引入训练好的DMC-UNet网络模型，得到分割后的结构； 步骤S2中，在UNet网络基础上增加轻量化残差结构、多尺度特征上采样和转置卷积上采样并行融合的结构与XYCCA注意力模块，构建DMC-UNet网络模型，具体为： S2.1，将步骤S1所得的数据集输入到轻量化残差结构中，得到初步特征图； S2.2，将步骤S2.1所得的初步特征图进行下采样操作，得到新的特征图； S2.3，将步骤S2.2所得的特征图再经步骤S2.2相同的下采样操作四次后，将每一层所提取的包含抽象和高级语义信息的特征经过中间层，当中间层得到高级语义信息后进入步骤S2.4中进行上采样处理； S2.4，上采样处理时，将UNet网络上采样过程中的转置卷积和改进的ESPCN超分辨率技术并行分别通过步骤S2.1的轻量化残差结构操作，而后进行点乘运算，得到的特征图进入步骤S2.5中进行处理； S2.5，将步骤S2.4中所得的特征图输入到CCA注意力模块中，得到的特征图进入步骤S2.6中进行处理； S2.6，将步骤S2.5中所得的特征图再输入到CCA注意力模块中，经过三次同样的操作后，将得到的特征图输入到最后一层的网络中，最终通过末层卷积层输出最终的特征图。

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柳州市工人医院，其通讯地址为：545027 广西壮族自治区柳州市柳南区和平路156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”。

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