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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于U-Net模型的肺结节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：CN116958537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310508247.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于U-Net模型的肺结节分割方法是由黎建军;李帅;黄子杰;杨礼源设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U-Net模型的肺结节分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U‑Net模型的肺结节分割方法，通过构建的改进模型，可以有效分割出肺部CT影像的肺结节区域，所述改进肺结节分割模型以U‑Net模型为基础，包括编码器、解码器、残差块和改进的ASPP模块，在改进的肺结节分割模型中加入BN层、Dropout层和残差块，有效解决了过拟合、梯度爆炸和梯度消失等问题，通过添加卷积层、CBAM卷积注意力模块以及增加并行空洞卷积层数，对ASPP模块进行了改进，不仅扩大了感受野，而且可以有效捕获多尺度上下文信息，在扩大感受野的同时，还可以保证分辨率，改良网络通道的权重，使得模型更好的关注重要通道的信息，加强学习重要特征，实验结果表明，本发明相较于U‑Net原始分割模型，有效提升了肺结节分割的准确率。

本发明授权一种基于U-Net模型的肺结节分割方法在权利要求书中公布了：1.一种改进U-Net的肺结节分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：读取肺部CT影像，并对CT影像进行预处理； 步骤二：切割出肺结节图片并生成对应的掩膜； 步骤三：根据获取的肺结节图片及对应的掩膜进行数据集的划分，以获得训练集和测试集； 步骤四：搭建改进后的U-Net网络结构； 步骤五：将所获得的训练集输入改进的U-Net网络进行训练； 步骤六：将待分割的肺结节CT图像输入训练好的U-Net改进网络，获取肺结节的分割结果； 在步骤四中，所构建的改进U-Net网络模型结构为：输入图像→第一个残差双卷积模块→第一个2x2最大池化层→第二个残差双卷积模块→第二个2x2最大池化层→第三个残差双卷积模块→第三个2x2最大池化层→第四个残差双卷积模块→第四个2x2最大池化层→改进的空洞卷积金字塔模块→3x3卷积组合→第一个2x2上采样层→第一个残差双卷积拼接模块→第二个2x2上采样→第二个残差双卷积拼接模块→第三个2x2上采样→第三个残差双卷积拼接模块→第四个2x2上采样→第四个残差双卷积拼接模块→1x1卷积→分割图，其中，原空洞卷积金字塔模块中有5个分支，分别为1×1的卷积、空洞数为6、12、18的3×3卷积、1x1全局池化，改进的空洞卷积金字塔模块增加并行空洞卷积层数由3层至6层，再外加1×1的卷积和1x1全局池化，总共变为8个分支，并且在除1x1全局池化层外的7个分支前均增加卷积块，其中，1x1全局池化层后，再经过1x1卷积和上采样操作，得到的信息再跟其余7个分支信息进行融合，此外，引入CBAM对网络通道的权重进行改良，将8个分支特征提取后，使用1×1的卷积调整通道数，CBAM为卷积注意力模块。

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