基于DSA-DoubleUNet模型的子宫鳞状上皮病变区域影像分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及基于DSA‑DoubleUNet模型的子宫鳞状上皮病变区域影像分割方法，与现有技术相比解决了子宫鳞状上皮病变区域影像难以进行准确高效图像分割的缺陷。本发明包括以下步骤：子宫颈醋酸图像的获取及预处理；构建DSA‑DoubleUNet模型；DSA‑DoubleUNet模型的训练；待分割图像的获取和预处理；子宫鳞状上皮病变区域影像的分割。本发明提高了对子宫鳞状上皮病变区域的分割能力，对于病变区域边缘的分割更加准确，同时在保证了分割精度的前提下，大大减少了模型的训练参数，缩短了模型的训练时间，对硬件设备要求较低，增加了模型的实用性。

《基于DSA-DoubleUNet模型的子宫鳞状上皮病变区域影像分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022109392597，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为李莉萍;张霞;张东彦;严海峰，申请日期为2022-08-05，公开（公告）日期为2025-08-05，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企。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：本发明涉及基于DSA‑DoubleUNet模型的子宫鳞状上皮病变区域影像分割方法，与现有技术相比解决了子宫鳞状上皮病变区域影像难以进行准确高效图像分割的缺陷。本发明包括以下步骤：子宫颈醋酸图像的获取及预处理；构建DSA‑DoubleUNet模型；DSA‑DoubleUNet模型的训练；待分割图像的获取和预处理；子宫鳞状上皮病变区域影像的分割。本发明提高了对子宫鳞状上皮病变区域的分割能力，对于病变区域边缘的分割更加准确，同时在保证了分割精度的前提下，大大减少了模型的训练参数，缩短了模型的训练时间，对硬件设备要求较低，增加了模型的实用性。

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