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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种基于池化Transformer的多任务全心脏CT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：CN117011306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310609850.0，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于池化Transformer的多任务全心脏CT分割方法是由尹建芹;王君滢;殷若琪;齐超设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于池化Transformer的多任务全心脏CT分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于池化Transformer的多任务全心脏CT分割方法，包括，获取全心脏CT图像训练数据集；构建全心脏CT图像分割模型，其中全心脏CT图像分割模型包括3Dtransformer编码器和3D卷积神经网络解码器，采用3D池化注意力机制计算图像块与图像块之间的关系；将全心脏CT图像训练数据集输入全心脏CT图像分割模型进行训练，得到完成的全心脏CT图像分割模型；其中分割损失函数由Dice损失函数和加权交叉熵损失函数组成；将测试数据集中的图像输入训练完成的全心脏CT图像分割模型，获取图像分割结果。通过本发明提出的方法，可以准确高效的进行心脏分割。

本发明授权一种基于池化Transformer的多任务全心脏CT分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于池化Transformer的多任务全心脏CT分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取全心脏CT图像训练数据集；构建全心脏CT图像分割模型，其中所述全心脏CT图像分割模型包括3Dtransformer编码器和3D卷积神经网络解码器，采用3D池化注意力机制计算图像块与图像块之间的关系；将所述全心脏CT图像训练数据集输入所述全心脏CT图像分割模型进行训练，得到完成的全心脏CT图像分割模型；其中分割损失函数由Dice损失函数和加权交叉熵损失函数组成；将测试数据集中的图像输入训练完成的全心脏CT图像分割模型，获取图像分割结果；所述采用3D池化注意力机制计算图像块与图像块之间的关系，包括：将输入特征与权重矩阵，，相乘，得到Q，K，V的投影，将Q与K进行点乘得到图像块之间的注意力得分，将所述注意力得分除以一个常数，并将分数进行归一化处理，用来衡量两个图像块之间的相关程度，用计算公式表示为： ，该注意力得分作为权重系数，与V相乘得到输出，可以表示为： ，将多个单头自注意力机制进行拼接，组成多头自注意力机制： ；将所述多头自注意力机制简化，采用3D池化操作替换上述复杂的多头自注意力计算；所述全心脏CT图像分割模型的分割损失函数采用Dice损失函数和加权交叉熵损失函数组成，分别用计算公式表示如下： ， ， ，其中，表示真实标签，表示第i个体素预测为类别c的预测值，N表示体素数量，c表示类别数量；所述全心脏CT图像分割模型的边界回归损失函数采用均方误差，表示如下： ，其中，表示由分割真值转换得到的SDM标签，为模型输出的预测值；最终损失函数由分割损失和边界回归损失函数加权组成，加权系数为1.5，表示如下： 。

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