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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于空间-轮廓注意力网络的医学图像分割方法与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：CN120147351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510460406.6，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于空间-轮廓注意力网络的医学图像分割方法与系统是由王慧斌;喜明辉;陈哲;周小东设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间-轮廓注意力网络的医学图像分割方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间‑轮廓注意力网络的医学图像分割方法与系统，本发明以U型网络为基础设计了图像分割模型，在编码器中加入边缘轮廓提取模块，用空间‑轮廓注意力模块取代原U型网络中跳跃连接模块。边缘轮廓提取模块对血管的边缘信息进行建模，并提取显著的边缘特征，边缘特征被作为网络分割过程中的重点注意区域；空间‑轮廓注意力模块使网络在进行分割任务时关注血管的空间信息与边缘轮廓信息，注重血管与背景的隔离，抑制背景特征，从而提高网络的表征能力，并减少血管分割时产生前后断连的现象，加强血管整体的分割效果。实验表明，与现有方法相比，本发明能够有效提高冠状动脉造影图像分割的性能。

本发明授权一种基于空间-轮廓注意力网络的医学图像分割方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空间-轮廓注意力网络的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 对冠状动脉造影图像的分割标签进行边缘轮廓提取，产生边缘轮廓标签； 基于U型网络框架构建空间-轮廓注意力网络，在U型网络的编码器模块中加入边缘轮廓提取模块，并用空间-轮廓注意力模块取代原U型网络的跳跃连接模块；所述边缘轮廓提取模块通过对主网络中不同层特征提取产生血管边缘轮廓特征，所述边缘轮廓特征与主网络中不同层特征加入所述空间-轮廓注意力模块，生成血管自适应权重； 基于包括分割标签和边缘轮廓标签的数据集对空间-轮廓注意力网络进行训练，得到收敛的网络模型，对训练好的网络模型输入测试冠状动脉造影图像，得到分割结果； 所述边缘轮廓提取模块用于对浅层与深层特征层进行尺度同化，将同化尺度后的特征层通过卷积融合，并通过轮廓标签监督，产生独属于当前分割实例的边缘轮廓特征；边缘轮廓特征用于与网络中编码器不同层次特征层在空间-轮廓注意力模块中融合； U型网络的编码器包含四层，边缘轮廓提取模块在编码器中选取第一层特征层与第三层特征层，对第三层特征层进行上采样和激活操作使得第三层特征层尺寸变为原来的两倍，通道数变为一半，重复此操作直到第三层特征层大小与第一层特征层大小相同；将两个特征层进行拼接并卷积，融合为新的具有边缘轮廓特征的特征层，对该新的特征层进行两次卷积与ReLU激活操作后再进行卷积与Sigmoid激活形成边缘轮廓特征的映射图。

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