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龍圖騰網恭喜西南石油大學申請的專利一種基于深度學習的骨顯像病灶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：CN116433680B 。

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：202310370170.8，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于深度學習的骨顯像病灶分割方法是由羅仁澤;吳濤;余泓;劉恒;林泓宇;陳翔;廖波;易璽;趙丹;曹瑞;王清松設計研發完成，并于2023-04-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的骨顯像病灶分割方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于深度學習的骨顯像病灶分割方法。該方法先對采集到的骨顯像圖像進行預處理，首先構建Encoder模塊，對采用SwinTransformer編碼部分對骨顯像圖像進行編碼提取病灶特征，然后構建注意力匯聚模塊對編碼器輸出的特征圖注意力進行匯聚，減少注意力分散，提高局部的特征提取能力；然后構建Decoder模塊對注意力匯聚模塊輸出的特征圖進行逐步特征融合減少特征差異，同時將不同分辨率的特征圖信息進行融合；最后將融合后的特征圖輸入線性預測層中得到分割的結果。本發明能夠提高骨顯像病灶分割的精度。

本發明授權一種基于深度學習的骨顯像病灶分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的骨顯像病灶分割方法，其特征在于包括以下步驟：步驟S1，獲取骨顯像圖像，并對骨顯像圖像進行標注然后將骨顯像圖像分配為骨顯像圖像訓練集和骨顯像圖像測試集，完成骨顯像數據集構建；步驟S2，將步驟S1中獲得的骨顯像圖像訓練集和骨顯像圖像測試集中的骨顯像圖像切割成大小相同的patch圖像，將patch圖像輸入到encoder模塊中；步驟S3，構建Encoder模塊，Encoder是對輸入的圖像進行編碼，獲取圖像的特征圖；Encoder模塊采用的是SwinTransformer網絡的特征提取部分，包括四個階段；第一個階段由LinearEmbedding模塊和SwinTransformerBlock模塊組成，后面三個階段均由PatchMerging模塊和SwinTransformerBlock模塊組成；LinearEmbedding模塊通過卷積操作增大步驟S2中切割得到patch圖像的通道數，SwinTransformerBlock由兩個計算單元組成，第一個是窗口多頭自注意力單元，第二個是移動窗口多頭自注意力單元；步驟S4，構建注意力匯聚模塊；注意力匯聚模塊通過卷積層、Relu激活函數以及上采樣，將四個階段輸出的特征圖分散的注意力重新匯聚起來；步驟S5，構建Decoder模塊；Decoder模塊是對輸入的特征圖進行解碼；Decoder首先將第四個階段輸出的特征圖輸入到注意力匯聚模塊中減少注意力分散，然后將注意力匯聚模塊輸出的特征圖進行逐步特征融合，逐步特征融合將第四個階段輸出的經過注意力匯聚模塊的特征圖與第三個階段輸出的經過注意力匯聚模塊得到的特征圖進行拼接起來，再通過卷積操作將拼接后的特征圖的通道數減半，再與第二階段輸出的經過注意力匯聚模塊得到的特征圖進行拼接，再通過卷積操作將拼接后的特征圖的通道數減半得到的特征圖，再與第一階段輸出的經過注意力匯聚模塊得到的特征圖進行拼接，然后通過卷積操作將拼接后的特征圖的通道數減半得到特征圖；最后將逐步特征融合得到的特征圖輸入到線性預測模塊完成骨顯像病灶分割。

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西南石油大學，其通訊地址為：610500 四川省成都市新都區新都大道8號；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”。