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龍圖騰網恭喜華僑大學申請的專利基于Transformer的宮頸癌病理圖像癌變組織的分割方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119251250B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411780066.7，技術領域涉及：G06T7/194；該發明授權基于Transformer的宮頸癌病理圖像癌變組織的分割方法及系統是由楊彤;柳培忠;劉博;范宇凌設計研發完成，并于2024-12-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于Transformer的宮頸癌病理圖像癌變組織的分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像處理技術領域，公開了基于Transformer的宮頸癌病理圖像癌變組織的分割方法及系統，方法包括：采集宮頸癌病理圖像并進行標注，獲得宮頸癌病理圖像數據集；使用DeepLabV3+作為主干網絡構建宮頸癌病理圖像分割網絡，其中，在編碼器中添加多特征Transformer單元以提取不同尺度的語義信息，且減少全局注意力計算中的冗余性；使用宮頸癌病理圖像數據集對所述宮頸癌病理圖像分割網絡進行訓練；使用訓練好的宮頸癌病理圖像分割網絡對宮頸癌病理圖像中的腫瘤和背景部分進行分割。本發明在分割宮頸癌病理圖像時具有較高的準確率和較快的運行速度。

本發明授權基于Transformer的宮頸癌病理圖像癌變組織的分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer的宮頸癌病理圖像癌變組織的分割方法，其特征在于，包括如下步驟：采集宮頸癌病理圖像并進行標注，獲得宮頸癌病理圖像數據集；使用DeepLabV3+作為主干網絡構建宮頸癌病理圖像分割網絡，其中，在編碼器中添加多特征Transformer單元以提取不同尺度的語義信息；使用宮頸癌病理圖像數據集對所述宮頸癌病理圖像分割網絡進行訓練；使用訓練好的宮頸癌病理圖像分割網絡對宮頸癌病理圖像中的腫瘤和背景部分進行分割；所述宮頸癌病理圖像分割網絡包括編碼器和解碼器；在編碼器中，對輸入的病理圖像使用多個并行卷積進行特征提取并壓縮四次獲得初步有效特征，輸入多特征Transformer單元后分別使用不同速率的卷積進行連接合并，再進行1x1卷積壓縮特征，最終輸出多尺度融合特征；在解碼器中，使用1×1卷積來調整壓縮兩次的初始有效特征層的通道數，并利用調整通道數之后的初始有效特征層獲得原始圖像特征；使用空心卷積對將編碼部分輸出的多尺度融合特征進行四倍上采樣后，和原始圖像特征進行堆疊，再依次使用兩個深度可分離卷積和一個1x1卷積進行處理，得到最終的有效特征，最后使用resize進行上采樣，得到并輸出與輸入的病理圖像大小相同的分割結果；所述多特征Transformer單元包括：DilateFormer模塊，基于多尺度擴展注意力和滑窗空洞注意力提取多尺度腫瘤特征圖；多特征通道注意力模塊，用于整合多尺度腫瘤特征圖中的全局特征信息，獲得包含腫瘤全局特征信息、和腫瘤局部邊緣與腫瘤細節特征的特征圖；所述DilateFormer模塊基于多尺度擴展注意力和滑窗空洞注意力提取多尺度腫瘤特征圖，包括以下步驟：在大小為w×w的滑動窗口中對初步有效特征的圖像進行稀疏采樣，然后進行自注意力計算，提取注意力特征信息，得到腫瘤特征圖x，表示為：x＝SWDAQ,K,V,r；其中，Q、K和V分別表示查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣，這三個矩陣的每一行分別表示一個單一的查詢特征向量、鍵特征向量和值特征向量；SWDA表示滑動窗口空洞注意力特征提取操作；r表示膨脹率，控制滑窗空洞注意力特征提取操作中稀疏采樣的稀疏度；將腫瘤特征圖x的通道劃分到不同的特征通道中，在不同的特征通道中使用不同的空洞系數對滑動窗口中的查詢特征值進行采樣，并進行自注意力計算，得到不同尺度的特征信息圖組，表示為：hi＝SWDAQi,Ki,Vi,ri,1≤i≤n；其中，hi表示尺度為i的特征圖，Qi、Ki和Vi分別表示膨脹率取值為ri時的查詢的特征值、鍵的特征值和值的特征值；將不同尺度的特征信息圖組進行融合，并通過線性操作得到最終的多尺度腫瘤特征圖：X＝LinearConcat[h1,...,hn]；其中，X表示多尺度腫瘤特征圖，Linear表示通過線性操作進行特征聚合，Concat表示特征融合。

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