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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于unet的纵向颈动脉斑块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：CN120374975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510451706.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于unet的纵向颈动脉斑块分割方法是由刘志强;王迪琼;张永恒设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于unet的纵向颈动脉斑块分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于unet的纵向颈动脉斑块分割方法，包括：获取纵向颈动脉超声图像，通过基于unet结构的分割模型对纵向颈动脉超声图像进行分割，得到颈动脉斑块分割结果；其中分割模型包括用于下采样的多尺度边缘增强模块、用于上采样的边缘聚焦注意力模块和对多尺度边缘增强模块和对应边缘聚焦注意力模块进行跳跃连接的小波频域注意力模块，其中通过多尺度边缘增强模块对超声图像用于对超声图像的边缘特征进行增强提取，通过小波频域注意力模块对增强提取的特征进行特征优化，通过边缘聚焦注意力模块对特征优化后的特征根据分配权重进行特征重建并进一步进行逐像素标注以对颈动脉斑块进行分割。

本发明授权基于unet的纵向颈动脉斑块分割方法在权利要求书中公布了：1.基于unet的纵向颈动脉斑块分割方法，其特征在于，包括： 获取纵向颈动脉超声图像，通过基于unet网络结构的分割模型对纵向颈动脉超声图像进行分割，得到颈动脉斑块分割结果； 分割模型为EdgeWaveNet网络，其中分割模型包括用于下采样的多尺度边缘增强模块、用于上采样的边缘聚焦注意力模块和对多尺度边缘增强模块和对应边缘聚焦注意力模块进行跳跃连接的小波频域注意力模块，其中通过多尺度边缘增强模块对超声图像用于对超声图像的边缘特征进行增强提取，通过小波频域注意力模块对增强提取的特征进行特征优化，通过边缘聚焦注意力模块对特征优化后的特征根据分配权重进行特征重建并进一步进行逐像素标注以对颈动脉斑块进行分割； 所述多尺度边缘增强模块中，对超声图像用于对超声图像的边缘特征进行增强提取的过程包括： 通过最大池化和平均池化对超声图像的特征图进行下采样，通过PSConv对融合后的下采样结构进行特征提取，对提取的特征进行归一化和激活函数处理，得到处理后的特征，并通过空间注意力机制对处理后的特征进行加权，得到空间注意力特征，通过通道注意力机制对空间注意力特征进行加权，得到通道注意力特征，对空间注意力特征、通道注意力特征及处理后的特征进行融合，并将特征图与融合后的结果进行融合，得到增强提取的特征即多尺度边缘增强模块的输出结果； 在小波频域注意力模块中，对增强提取的特征进行特征优化的过程包括： 对增强提取的特征进行小波变换，得到高频特征和低频特征，高频特征通过曼哈顿自注意力机制、卷积处理、归一化及激活函数处理，得到激活后的高频特征，对激活后的高频特征进行插值操作，得到处理后的高频特征； 对低频特征通过线性嵌入层和Transformer结构进行处理，并将处理后的低频特征和处理后的高频特征进行融合和重建，得到重建信号即特征优化后的特征，将重建信号通过跳跃连接传递到边缘聚焦注意力模块； 在边缘聚焦注意力模块中，对特征优化后的特征根据分配权重进行特征重建的过程包括： 通过转置卷积对特征优化后的特征进行上采样，得到高分辨率特征图，对高分辨率特征图进行前一层输出特征的拼接和特征提取，得到局部特征，通过局部卷积对所述局部特征进行特征提取，通过全局卷积对所述局部特征进行权重分配处理，得到局部信息和全局信息，对局部信息和全局信息进行拼接并进行特征提取，得到特征重建结果。

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