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龙图腾网恭喜深圳恒远志达信息科技有限公司申请的专利一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏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：CN114663444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210210353.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法是由曾宪华;高歌设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法，通过全域注意力模块构建处理超声图像的胎儿心脏分割模型，全域注意力模块对模型编码层特性和解码层特征进行通道、空间方向的融合，同时利用位置注意力来学习长距离特征点间的关系；利用无标签的胎儿心脏超声图像数据，使用自监督方法训练优化胎儿心脏分割模型的编码器，使编码器生成的特征向量能够保持超声图像的流形特点，保存得到的网络参数；以该参数初始化胎儿心脏分割模型的编码器，并利用带标签的胎儿心脏超声图像数据优化整个胎儿心脏分割模型；使用训练好的胎儿心脏分割模型对胎儿超声图像进行测试验证。

本发明授权一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1对胎儿心脏超声图像数据集中的图像进行预处理；2构建全域注意力模块包括，利用全局平均池化操作、全局最大池化操作、激活函数操作从不同维度方向来构建通道注意力网络、空间注意力网络、位置注意力网络，利用这三种网络构成全域注意力模块；3利用步骤2得到的全域注意力模块来构建胎儿心脏分割模型；4构建与步骤3所述胎儿心脏分割模型的编码器相同的网络，并在无标签胎儿心脏超声图像数据集上使用自监督方法训练优化该网络，得到该网络的网络参数；5利用步骤4得到的网络参数初始化胎儿心脏分割模型的编码器的网络参数，并利用带标签的胎儿心脏超声图像数据训练优化整个胎儿心脏分割模型，具体包括，将步骤4得到网络参数迁移到胎儿心脏分割模型的编码器中，并利用带标签的胎儿心脏数据集训练优化整个胎儿心脏分割模型，使用的损失函数为对比分割损失LCS，如下式： 该损失函数由两部分组成，第一部分用于衡量不同类别特征向量的差异性，第二部分计算每个像素的分割预测结果与分割标签之间的差异，其中，LCS为对比分割损失，q为图像样本编码，k+为正图像样本编码，为负图像样本编码，M为队列的大小，τ为温度超参数，w、h分别为图像的宽、高，yij为位置i、j处的真实标签，y′ij为位置i、j处的类别预测值；6将超声图像传入步骤5得到的胎儿心脏分割模型，经过该模型计算后，得到心脏分割结果。

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