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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學申請的專利一種多層級病灶檢出優化的病理切片圖像分割檢測方法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：CN116596952B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202310578840.5，技術領域涉及：G06T7/12；該發明授權一種多層級病灶檢出優化的病理切片圖像分割檢測方法是由張淼;梁瑞東;蔣萍;陳子昂;王艷;沈毅設計研發完成，并于2023-05-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多層級病灶檢出優化的病理切片圖像分割檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了多層級病灶檢出優化的病理切片圖像分割檢測方法，所述方法構建了一個多級特征提取結構，使用輕量級網絡進行圖像特征初步提取，基于空洞空間金字塔池化模塊進行多尺度特征提取，將多尺度特征與特征初步提取網絡中的淺層特征圖進行疊加融合，實現了充分的病灶特征提取，提高了算法對病灶的識別精度，并降低了網絡層數，避免了過深網絡結構導致的特征信息損失。基于多層注意力機制，對病灶特征進行了權重增強，提高了算法對病灶的檢出能力。在初步特征提取網絡后并行加入一個訓練好的基于Sobel算子的多成分分割算法模塊，用于輔助優化損失函數。通過多層級的病灶特征提取、增強、優化訓練，可以有效提高檢測算法的病灶檢測效果。

本發明授權一種多層級病灶檢出優化的病理切片圖像分割檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種多層級病灶檢出優化的病理切片圖像分割檢測方法，其特征在于所述方法包括如下步驟：步驟一：加載N張病理圖片IN，并對每張圖片配以其相對應的分割標簽圖LN，使用MobileNetV3輕量級網絡得到初步提取特征圖使用Sobel算子提取的區域邊緣圖像HN，并基于HN對進行邊緣增強，得到邊緣增強特征圖使用訓練一個多成分分割算法FCN，基于訓練好的多成分分割算法模型分割邊緣增強特征圖得到基于Sobel算子的多成分分割算法的分割結果圖WN；步驟二：基于初步提取特征圖使用空洞空間金字塔池化模塊結構進行多尺度病灶特征提取得到多尺度特征圖PN，并將MobileNetV3網絡中的淺層特征圖I′N向下跳躍連接，與多尺度特征圖PN沿通道維度疊加融合，得到病灶特征圖步驟三：基于病灶特征圖通過先后串聯的ECA通道注意力機制模塊和SAM空間注意力機制模塊進行病灶區域特征增強，增強后的特征圖進行雙線性插值上采樣，得到基于多層注意力機制的多層級病灶檢出算法的分割結果圖ZN；步驟四：通過基于Sobel算子的多成分分割算法的分割結果圖WN和基于多層注意力機制的多層級病灶檢出算法的分割結果圖ZN，改進損失函數計算方法，并訓練改進的病理切片圖像病灶檢測算法模型，得到病理切片圖像分割結果圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。