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龙图腾网获悉宁波慈溪生物医学工程研究所;中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请的专利一种基于Transformer的角膜神经图像分割方法及系统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：CN115205215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210679218.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于Transformer的角膜神经图像分割方法及系统是由陈佳玉;赵一天;牟磊;张炯;刘江设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的角膜神经图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的角膜神经图像分割方法及系统。所述方法包括结合CNN的局部特征提取和Transformer的全局特征提取，并基于ResUnet框架来构建角膜神经图像分割网络，角膜神经图像分割网络包括多尺度形变注意力模块、外部注意力模块和深度可分离卷积模块，多尺度形变注意力模块和外部注意力模块组成新的交叉注意力模块。本发明采用CNN和Transformer优势相结合，更加全面的提取角膜神经特征，解决了角膜神经图像分割中存在的断裂、噪声细胞干扰的问题。

本发明授权一种基于Transformer的角膜神经图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的角膜神经图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：结合CNN的局部特征提取和Transformer的全局特征提取，并基于ResUnet框架来构建角膜神经图像分割网络，所述角膜神经图像分割网络包括多尺度形变注意力模块、外部注意力模块和深度可分离卷积模块，所述多尺度形变注意力模块和外部注意力模块组成新的交叉注意力模块，所述形变注意力模块的每个head单独刻画queries与keys之间的注意力加权，然后通过权重线性加权获得最终的输出；所述形变注意力模块的计算公式为： 其中，Wm'xk是对key元素的编码，Amqk是第k个key元素的权重，总共有|Ωk|个key值，Zq是query的特征向量； 计算所述形变注意力的公式为： 其中，m是注意力头的索引，k是样本Key值的索引，K是样本的总个数，ΔPmqkandAmqk分别表示样本的偏移和第k个样本中第m个头的注意力权重，Amqk的值范围是[0,1]之间，归一化后 所述外部注意力模块的计算公式为： 其中，Mk和Mv是两个记忆力单元，F表示输入的特征图； 所述深度可分离卷积模块采用在两个1*1卷积之间加入DW卷积模块，在各个通道进行卷积操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波慈溪生物医学工程研究所;中国科学院宁波材料技术与工程研究所，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市慈溪市学林路99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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