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龍圖騰網(wǎng)獲悉東華大學申請的專利一種基于EUS的粘膜下腫瘤細粒度分類方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114067159B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111375187.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于EUS的粘膜下腫瘤細粒度分類方法是由鄭杭彬;鮑勁松;劉天元;汪俊亮設計研發(fā)完成，并于2021-11-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于EUS的粘膜下腫瘤細粒度分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于EUS的粘膜下腫瘤細粒度分類方法，其特征在于，包括以下步驟：建立多尺度的關系注意力網(wǎng)絡；分兩個階段對關系注意力網(wǎng)絡進行訓練；將實時獲得的EUS圖像輸入訓練后的關系注意力網(wǎng)絡，由關系注意力網(wǎng)絡輸出對應的類別標簽。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明能夠有效提升基于EUS的粘膜下腫瘤的識別準確率，并有效減少了EUS識別過程中對目標級數(shù)據(jù)標簽的依賴，能夠有效對EUS圖像中的粘膜下腫瘤區(qū)域進行識別。

本發(fā)明授權(quán)一種基于EUS的粘膜下腫瘤細粒度分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于EUS的粘膜下腫瘤細粒度分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、建立多尺度的關系注意力網(wǎng)絡，該關系注意力網(wǎng)絡包括基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)實現(xiàn)的編碼器以及關系注意力模塊，由編碼器提取輸入的EUS圖像多個尺度特征，由關系注意力模塊獲得特征的注意力圖，并將注意力圖與編碼器提取的特征進行逐元素相乘，以增強空間域中的感興趣區(qū)域，抑制無關區(qū)域，基于感興趣區(qū)域輸出類別標簽，類別為預先定義的不同腫瘤類別；步驟2、分兩階段對模型進行訓練，采用基于圖像修復的自監(jiān)督學習預訓練方法來訓練腫瘤分類的特征提取器，并在下游加入多尺度特征關系注意力網(wǎng)絡進一步訓練模型直至收斂，具體包括以下步驟：步驟201、獲得不同類別的EUS圖像樣本；步驟202、將步驟201得到的不同類別的EUS圖像樣本組成一個EUS圖像訓練樣本集；步驟203、采用EUS自適應遮擋算法對EUS圖像訓練樣本集中的每個EUS圖像樣本進行處理，獲得遮擋圖像樣本以及對應的遮擋區(qū)域，EUS自適應遮擋算法利用EUS的成像特點自適應地遮擋EUS圖像層次結(jié)構(gòu)上的部分信息，用于實現(xiàn)自監(jiān)督學習；所述EUS自適應遮擋算法包括以下步驟：步驟2031、對EUS圖像樣本進行直方圖均衡化處理，隨后進行閾值化操作，使得直方圖均衡化后的圖像中像素值在[0.7,0.8]之間的所有像素的值為1、像素值在[0.85,0.99]之間的所有像素的值為2、其余像素的像素值都為0，從而得到閾值化圖像；步驟2032、對閾值化圖像進行腐蝕運算，使得閾值化圖像中相互靠近的區(qū)域的區(qū)域輪廓相互聯(lián)通，而相互之間距離較遠的區(qū)域的區(qū)域輪廓互相分離；步驟2033、尋找上一步得到的圖像中的閉合曲線，并計算每條閉合曲線所圍區(qū)域的曲線區(qū)域面積，對曲線區(qū)域面積進行排序，從中選出曲線區(qū)域面積最大的前三條閉合曲線，將其假定為圖像層次結(jié)構(gòu)的外輪廓曲線；步驟2034、在外輪廓曲線內(nèi)部采點，將獲得的點作為生成掩碼的中心坐標點，基于中心坐標點生成掩碼，利用掩碼對EUS圖像樣本進行遮擋，從而得到所述遮擋圖像樣本以及對應的所述遮擋區(qū)域；步驟204、將遮擋圖像樣本作為輸入、對應的遮擋區(qū)域作為標簽，對采用ContextEncoder的模型結(jié)構(gòu)進行訓練，從而完成第一階段的訓練，該模型結(jié)構(gòu)包括基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)實現(xiàn)的編碼器、解碼器以及一個判別器，由模型結(jié)構(gòu)補全輸入的遮擋圖像樣本的遮擋區(qū)域，輸出完整的EUS圖像樣本；步驟205、將訓練后的模型結(jié)構(gòu)的編碼器的權(quán)值賦予關系注意力網(wǎng)絡的編碼器，該編碼器即為特征提取器；步驟206、將步驟201獲得的EUS圖像樣本作為輸入、對應的類別作為標簽，對編碼器的權(quán)值更新后的關系注意力網(wǎng)絡進行訓練，從而完成第二階段的訓練；步驟3、將實時獲得的EUS圖像輸入訓練后的關系注意力網(wǎng)絡，由關系注意力網(wǎng)絡輸出對應的類別標簽。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人東華大學，其通訊地址為：201600 上海市松江區(qū)人民北路2999號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。