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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利基于类激活映射特征融合的超声颈动脉内中膜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：CN116188403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310074655.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于类激活映射特征融合的超声颈动脉内中膜分割方法是由高智凡;张贺晔;郑晓鹏设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类激活映射特征融合的超声颈动脉内中膜分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于类激活映射特征融合的超声颈动脉内中膜分割方法，该方法包括：获取待测CAUS图像并将待测CAUS图像输入至预构建的分割模型；基于特征提取网络对待测CAUS图像进行特征提取，得到特征关系图像信息；基于区域激活迭代生成模块，根据特征关系图像信息生成激活地图并激活全局对象区域；基于特征生成模块，根据全局对象区域生成局部特征和全局特征；基于特征融合模块，将全局特征和局部特征进行融合，得到最终分割图。通过使用本发明，能够全自动的快速精确的分割出颈动脉内中膜边界。本发明作为一种基于类激活映射特征融合的超声颈动脉内中膜分割方法，可广泛应用于图像分割领域。

本发明授权基于类激活映射特征融合的超声颈动脉内中膜分割方法在权利要求书中公布了：1.基于类激活映射特征融合的超声颈动脉内中膜分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测CAUS图像并将待测CAUS图像输入至预构建的分割模型； 所述预构建的分割模型包括特征提取网络、区域激活迭代生成模块、特征生成模块和特征融合模块； 基于特征提取网络对待测CAUS图像进行特征提取，得到特征关系图像信息； 基于区域激活迭代生成模块，根据特征关系图像信息生成激活地图并激活全局对象区域； 基于特征生成模块，根据全局对象区域生成局部特征和全局特征； 基于特征融合模块，将全局特征和局部特征进行融合，得到最终分割图； 所述基于特征提取网络对待测CAUS图像进行特征提取具体为迭代提取，公式表示如下： 上式中，表示第i个残差模块的输入，表示ResNet模块，表示输入与内部权重进行运算，表示identity分支，表示输入得到恒等映射； 所述基于区域激活迭代生成模块，根据特征关系图像信息生成激活地图并激活全局对象区域这一步骤，其具体包括； 基于区域激活迭代生成模块，将特征关系图像信息根据类激活映射原理在最后一层卷积层做激活，得到激活信息； 将激活信息与来自自适应平均池化的权重相乘，得到区域级的卷积激活地图； 根据像素级标签进行迭代推理，逐步激活新的对象区域，得到全局对象区域； 所述区域级的卷积激活地图的计算公式如下： 上式中，表示激活地图，等价于将图像特征进行线性操作和全连接层，表示将图像划分部分的自适应平均池化，是激活函数，将激活地图输入到自适应平均池化并使用激活函数最终生成分类置信度； 所述局部特征和全局特征的计算公式如下： 上式中，表示分割后的特征关系图像，表示分割后的激活地图，代表分类置信度，，表示输入分割后的激活地图，沿空间维度进行sofmax的归一化操作并与特征关系图像矩阵相乘后，再和分类置信度进行抑制处理得到局部特征，表示可学习权重参数，卷积层以融合节点信息，线性层以融合通道信息，表示对局部特征进行卷积和线性操作并与可学习权重相乘求和后得到全局特征。

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