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龙图腾网获悉福建农林大学申请的专利基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像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：CN115457009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211171081.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法是由魏丽芳;李军;陈楠;叶欣怡;周晗;徐宏韬;杨长才;陈日清设计研发完成，并于2022-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法，包括以下步骤：步骤S1：对原始医学图像的标签图的边缘进行逐类提取；步骤S2：对原始医学图像的原图、标签图和标签图的边缘图像进行随机翻转、旋转和缩放处理；步骤S3：将处理后的图像输入医学图像分割模型进行各类组织器官的分割；所述医学图像分割模型是由训练集数据经过标签图的边缘提取后再对原图、标签图和标签图边缘图像随机翻转、旋转和缩放处理后产生的图像数据在基于Transformer和卷积神经网络的结合形态结构学习的网络模型进行训练获得。应用该技术方案可实现增强最终分割结果的准确性。

本发明授权基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对原始医学图像的标签图的边缘进行逐类提取； 步骤S2：对原始医学图像的原图、标签图和标签图的边缘图像进行随机翻转、旋转和缩放处理； 步骤S3：将处理后的图像输入医学图像分割模型进行各类组织器官的分割； 所述步骤S3具体包括以下步骤： 医学图像分割模型是由训练集数据经过标签图的边缘提取后再对原图、标签图和标签图边缘图像随机翻转、旋转和缩放处理后产生的图像数据在基于Transformer和卷积神经网络的结合形态结构学习的网络模型进行训练获得； 基于Transformer和卷积神经网络的结合形态结构学习的网络模型在采用TransUNet网络模型架构的基础上，结合形态结构模块学习分割目标在形状上的信息，采用最大池化和平均池化学习更丰富的特征；网络包含模块化的形态结构模块，Transformer层，残差模块层，最大池化和平均池化层，批标准化层和RELU激活函数，级联上采样层和跳跃连接；图像经过网络处理后，生成通道数和图像大小分别与原图的类别数和大小都相同的预测分割结果，预测分割图像用于与真实标签图像计算损失函数输出值。

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福建农林大学，其通讯地址为：350002 福建省福州市仓山区上下店路15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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