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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利基于GT-UNet的全心分割算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：CN115239740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210645929.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于GT-UNet的全心分割算法是由田沄;刘彬;李岩松;赵世凤设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GT-UNet的全心分割算法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于GT‑UNet的全心分割算法，包括：对输入的三维多模态心脏图像包含CT和MRI进行预处理；将预处理后的数据转换成多张相互独立的切片输送到二维分割网络中训练，输出类别概率图a；将预处理后的数据切割成多个独立的数据体，输送到三维分割网络中训练，输出类别概率图b；将类别概率图a和类别概率图b送入融合模块，进行逐像素比较，以最大概率类别进行全心分割；所述全心分割算法根据输入自适应调整感受野的尺寸，有效利用全局信息来远程建模，从而有效提升了算法的分割精度。

本发明授权基于GT-UNet的全心分割算法在权利要求书中公布了：1.一种基于GT-UNet的全心分割算法，其特征在于，包括： 步骤1，对输入的三维多模态心脏图像进行预处理； 步骤2，将预处理后的数据转换成多张相互独立的切片输送到二维分割网络中进行训练，输出类别概率图a： 步骤2.1，获得一个表示特征线性组合的映射函数，将原始坐标空间的输入特征图通过映射函数映射到交互作用空间中，得到新特征，其中，为空间的节点个数，为期望特征维度，特征计算公式为： ……1， 其中，是可以学习的映射权重，是使用卷积运算生成的二进制组合，取值为0或1； 步骤2.2，用图卷积网络GCN进行推理，得到存储新特征的全连通图，通过学习每个节点对应的交互边权重来推理，单层图卷积网络的定义如下： ……2， 其中，和表示大小的节点邻接矩阵，被随机初始化并在训练过程中学习，是单位矩阵，为经过全局推理的节点，为状态更新函数，此时每个节点的状态都已更新； 步骤2.3，将交互空间中的节点投射到原始坐标空间，反向映射函数中的每个特征可由公式3得到： ……3， 其中，是可学习的反向映射权重，为加权标量，表示第个推理节点； 步骤3，将预处理后的数据切割成多个独立的数据体，输送到三维分割网络中进行训练，输出类别概率图b，三维分割网络包括：用于从输入图像提取多尺度特征图的CNN编码器、以端到端的方式处理嵌入位置编码的注意力多尺度特征图的DeTrans编码器、用于将DeTrans编码器生成并馈送到解码器分割的CNN解码器； 步骤4，将类别概率图a和类别概率图b送入融合模块，进行逐像素比较，以最大概率类别进行全心分割。

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