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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利一种多器官实例分割方法及系统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：CN114092439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111372463.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多器官实例分割方法及系统是由刘安然;夏羽设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多器官实例分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多器官实例分割方法及系统，属于医疗图像处理技术领域。本发明方法包括构建训练数据集：获取待分割的医学影像，进行预处理，在每个预处理后的医学影像上对各个部位进行分割标注，整合后得到实例分割数据集，作为训练数据集；构建训练模型：构建基于U‑Net网络与Transformer模型的图像分割网络，然后采用所述训练数据集训练所述图像分割网络，获取U‑NET‑Transformer模型；获取图像分割结果：使用训练好的U‑NET‑Transformer模型对需要分割的颅内图像进行分割，获取分割结果。本发明能够在一张图像上展示医学影像中各个部位的相互影响关系，让医生更加清晰方便的诊断病情。

本发明授权一种多器官实例分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多器官实例分割方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：构建训练数据集：获取待分割的医学影像，进行预处理，在每个预处理后的医学影像上对各个部位进行分割标注，整合后得到实例分割数据集，作为训练数据集；S2：构建训练模型：构建基于U-Net网络与Transformer模型的图像分割网络，然后采用所述训练数据集训练所述图像分割网络，获取U-NET-Transformer模型，所述U-NET-Transformer模型为：首先，混合卷积神经网络与Transformer模型进行特征提取，然后将各层数据信息以相同分辨率密集连接输入到隐藏特征层后经过U-Net网络进行分割，同时将输入的图像直接进行位置编码输入Transformer模型学习位置信息以及特征的注意力权重，将获得的注意力权重返回到U-NET网络中，将注意力权重拼接加入进行拼接的特征图像中，最后通过U-NET网络的上采样返回预测结果；S3：获取图像分割结果：使用训练好的U-NET-Transformer模型对需要分割的颅内图像进行分割，获取分割结果。

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