一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法

本发明请求保护一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法，通过全域注意力模块构建处理超声图像的胎儿心脏分割模型，全域注意力模块对模型编码层特性和解码层特征进行通道、空间方向的融合，同时利用位置注意力来学习长距离特征点间的关系；利用无标签的胎儿心脏超声图像数据，使用自监督方法训练优化胎儿心脏分割模型的编码器，使编码器生成的特征向量能够保持超声图像的流形特点，保存得到的网络参数；以该参数初始化胎儿心脏分割模型的编码器，并利用带标签的胎儿心脏超声图像数据优化整个胎儿心脏分割模型；使用训练好的胎儿心脏分割模型对胎儿超声图像进行测试验证。

《一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法》是一发明专利，专利号为 2022102103539，当前法律状态为已下证，由深圳恒远志达信息科技有限公司提出申请，发明人为曾宪华;高歌，申请日期为2022-03-04，公开（公告）日期为2025-04-25，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/11 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能、医学图像分割、神经网络模型、胎儿健康检查、胎儿心脏检查。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明请求保护一种基于自监督迁移和全域注意力的胎儿心脏分割方法，通过全域注意力模块构建处理超声图像的胎儿心脏分割模型，全域注意力模块对模型编码层特性和解码层特征进行通道、空间方向的融合，同时利用位置注意力来学习长距离特征点间的关系；利用无标签的胎儿心脏超声图像数据，使用自监督方法训练优化胎儿心脏分割模型的编码器，使编码器生成的特征向量能够保持超声图像的流形特点，保存得到的网络参数；以该参数初始化胎儿心脏分割模型的编码器，并利用带标签的胎儿心脏超声图像数据优化整个胎儿心脏分割模型；使用训练好的胎儿心脏分割模型对胎儿超声图像进行测试验证。

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