买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利基于UNet3+的混合注意力机制卒中分割网络PCMA-UNet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：CN116452611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310456269.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于UNet3+的混合注意力机制卒中分割网络PCMA-UNet是由李阳;黄小雨;闫波波;张熙涵;张开治;方丽梅;鲁慧民;刘理设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于UNet3+的混合注意力机制卒中分割网络PCMA-UNet在说明书摘要公布了：本发明公开了基于UNet3+的混合注意力机制卒中分割网络PCMA‑UNet，采用UNet3+为框架，编码器进行下采样得到不同尺度特征图，通过金字塔挤压注意力PSA得到不同尺度空间信息，再连接坐标注意力CA以保留特征图位置信息；使用全尺度跳跃连接，将每层不同尺度解码器输出的不同尺度特征图进行拼接，输入多尺度注意力MSA，获得网络分割结果。在编码阶段引入PSA，可以有效地提取多尺度空间信息，并建立长期的信道依赖性。接着，将提取到的特征图通过CA突出更相关的特征信息，在网络引入MSA将不同级别的语义信息进行聚合。实验结果表明，CAMA‑Net优于当前主流网络模型分割性能，一定程度提升了分割准确率。

本发明授权基于UNet3+的混合注意力机制卒中分割网络PCMA-UNet在权利要求书中公布了：1.一种应用于卒中影像处理的基于UNet3+的混合注意力机制的分割网络PCMA-UNet，其特征在于：采用UNet3+为框架，编码器进行下采样得到不同尺度特征图，通过金字塔挤压注意力PSA得到不同尺度空间信息，再连接坐标注意力CA以保留特征图位置信息；使用全尺度跳跃连接，将每层不同尺度解码器输出的不同尺度特征图进行拼接，输入多尺度注意力MSA，获得网络分割结果； 分割网络的输入为卒中数据集的DWI模态图像； 所述的多尺度注意力MSA，是将解码器获得的不同尺度特征图使用双线插值法上采样到与原始图像相同尺寸，使用卷积将这些特征图压缩为4个通道并进行拼接得到一个混合特征图，将其作为多尺度注意力模块的输入；输入经过平均池化、最大池化和多层感知机结合的模块，以获得每个通道的协同系数，利用其自适应的调整分割对象的尺度信息；为了在每个像素上分布多尺度软注意力权重，另外引用空间注意力模块来获得像素级多尺度注意力系数；它以作为输入，包括一个和一个的卷积层，第一层经过激活函数连接第二层，最后经过输出通道为4；其最终输出为： 10； 使用残差连接来促进训练中的信息传递。

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长春工业大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区延安大街2055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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。