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龍圖騰網恭喜北京郵電大學申請的專利一種基于池化Transformer的多任務全心臟CT分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117011306B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310609850.0，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于池化Transformer的多任務全心臟CT分割方法是由尹建芹;王君瀅;殷若琪;齊超設計研發完成，并于2023-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于池化Transformer的多任務全心臟CT分割方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于池化Transformer的多任務全心臟CT分割方法，包括，獲取全心臟CT圖像訓練數據集；構建全心臟CT圖像分割模型，其中全心臟CT圖像分割模型包括3Dtransformer編碼器和3D卷積神經網絡解碼器，采用3D池化注意力機制計算圖像塊與圖像塊之間的關系；將全心臟CT圖像訓練數據集輸入全心臟CT圖像分割模型進行訓練，得到完成的全心臟CT圖像分割模型；其中分割損失函數由Dice損失函數和加權交叉熵損失函數組成；將測試數據集中的圖像輸入訓練完成的全心臟CT圖像分割模型，獲取圖像分割結果。通過本發明提出的方法，可以準確高效的進行心臟分割。

本發明授權一種基于池化Transformer的多任務全心臟CT分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于池化Transformer的多任務全心臟CT分割方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取全心臟CT圖像訓練數據集；構建全心臟CT圖像分割模型，其中所述全心臟CT圖像分割模型包括3Dtransformer編碼器和3D卷積神經網絡解碼器，采用3D池化注意力機制計算圖像塊與圖像塊之間的關系；將所述全心臟CT圖像訓練數據集輸入所述全心臟CT圖像分割模型進行訓練，得到完成的全心臟CT圖像分割模型；其中分割損失函數由Dice損失函數和加權交叉熵損失函數組成；將測試數據集中的圖像輸入訓練完成的全心臟CT圖像分割模型，獲取圖像分割結果；所述采用3D池化注意力機制計算圖像塊與圖像塊之間的關系，包括：將輸入特征與權重矩陣，，相乘，得到Q，K，V的投影，將Q與K進行點乘得到圖像塊之間的注意力得分，將所述注意力得分除以一個常數，并將分數進行歸一化處理，用來衡量兩個圖像塊之間的相關程度，用計算公式表示為： ，該注意力得分作為權重系數，與V相乘得到輸出，可以表示為： ，將多個單頭自注意力機制進行拼接，組成多頭自注意力機制： ；將所述多頭自注意力機制簡化，采用3D池化操作替換上述復雜的多頭自注意力計算；所述全心臟CT圖像分割模型的分割損失函數采用Dice損失函數和加權交叉熵損失函數組成，分別用計算公式表示如下： ， ， ，其中，表示真實標簽，表示第i個體素預測為類別c的預測值，N表示體素數量，c表示類別數量；所述全心臟CT圖像分割模型的邊界回歸損失函數采用均方誤差，表示如下： ，其中，表示由分割真值轉換得到的SDM標簽，為模型輸出的預測值；最終損失函數由分割損失和邊界回歸損失函數加權組成，加權系數為1.5，表示如下： 。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京郵電大學，其通訊地址為：100876 北京市海淀區西土城路10號北京郵電大學新科研樓627室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。