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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于U_Net模型的脑颅内腔分割方法及装置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：CN115601344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211334437.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于U_Net模型的脑颅内腔分割方法及装置是由郑力新;蔡凯雄设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U_Net模型的脑颅内腔分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U_Net模型的脑颅内腔分割方法及装置，涉及图片语义分割技术领域。本发明通过构建一种U型结构的多级下采样编码器与对应的上采样解码器，加入高效的注意力机制提高分割精度，利用多级特征融合模块来融合特征；在训练集上训练到最优分割模型。融合了残差块的下采样编码器避免因网络过深造成的梯度消失现象，在下采样和上采样中间层引入注意力机制进一步提升对目标区域的敏感性。使用三种大小的卷积核对图像进行分割提高对目标区域的感受野。本发明有更深的网络因而特征提取能力更强，能够在更为复杂的图像中挖掘出目标区域。多种计算方式使模型结构更加灵活多变，更好的适应业务场景，提高模型的泛化能力。

本发明授权一种基于U_Net模型的脑颅内腔分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于U_Net模型的脑颅内腔分割方法，其特征在于，包括： 步骤10、获取母体中胎儿的磁共振影像并根据医学诊断语句制作标签图片，然后进行预处理获取训练数据集合； 步骤20、构建脑颅磁共振影像内腔分割模型，所述模型包括依次连接的下采样模块、改进型ECA注意力模块、上采样模块以及空间金字塔融合模块；其中，所述下采样模块首先利用深度可分离卷积作为模型卷积层以及池化层，用于减少图片尺寸并增加图片维数，通过多次卷积得到指定维数的特征图片；改进型ECA注意力模块具体为在点乘操作前添加一log操作，所述改进型ECA注意力模块通过添加在数值低时敏感度大的log操作便于对注意力进行分层；所述上采样模块通过反卷积逐层恢复图片尺寸减少特征维度并与下采样过程中相同维度相同大小的特征图片进行相加；所述空间金字塔融合模块用于将上采样部分处理完成得到的图片进行特征融合； 步骤30、将训练数据集合输入模型进行训练，获得训练好的脑颅磁共振影像内腔分割模型； 步骤40、获取待诊胎儿的磁共振影像并输入训练好的脑颅磁共振影像内腔分割模型，获得脑颅内腔区域分割图。

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