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龙图腾网恭喜重庆师范大学;重庆医科大学附属儿童医院申请的专利一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动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：CN117197098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202311189551.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动分割方法是由张方红;武书磊;贺小娅;蔡金华;秦勇设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动分割方法，包括局部特征提取阶段、全局特征提取阶段、解码上采样阶段、分割阶段。本发明的有益效果是：设计长连接和短连接的密集跳跃连接方式，将提取到多层局部特征在当前节点进行叠加后传送到解码器端；设计自适应注意力模块，基于提取到的局部特征和全局特征，将二者融合后通过自适应注意力模块，使模型学习到儿童肾脏和肾盂肾炎特征，提高模型对肾脏和肾盂肾炎边缘的分割精度。

本发明授权一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习应用于计算机断层扫描的儿童肾脏和肾盂肾炎自动分割方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、局部特征提取阶段；根据待分割儿童肾脏和肾盂肾炎图像，通过局部特征提取获得输入图像局部特征；S2，全局特征提取阶段；局部特征提取阶段的输出当作全局特征提取阶段的输入，提取图像的全局特征信息；S3，解码上采样阶段；以全局特征提取阶段的输出作为输入，与局部特征提取阶段的输出进行特征融合后，通过设计的自适应注意力模块，使模型学习融合特征中的重要信息，过滤冗余信息；S4，分割阶段；使用卷积将输入转换为所分割的类别，进行分割；所述S3中，自适应注意力模块由自适应通道注意力模块和空间注意力模块两部分组成；自适应通道注意力模块计算公式如下：McF＝σC1DkMLPAvgPoolF+c1DkMLPMaxPoolF5 其中，和分别代表平均池化特征和最大池化特征，σ表示激活函数，C1Dk表示涉及k个参数的一维卷积，k为卷积核大小，C表示通道数，|·|odd表示卷积核k只能为奇数，γ和b在文中设置的是2和1，主要用来改变通道数C和卷积核大小之间的比例，W0∈RCr×C,W1∈RC×Cr，MLP权重W0和W1共享，W0前是ReLU激活函数。

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