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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于类激活图和任意分割模型的弱监督病理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：CN120451567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510949372.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于类激活图和任意分割模型的弱监督病理图像分割方法及系统是由贵鹿颖;金晨怡;任辰雨;王冰雪;杨孝平设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类激活图和任意分割模型的弱监督病理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类激活图和任意分割模型的弱监督病理图像分割方法及系统，该方法包括：选取待处理的病理图像，用以神经组织切片作为负类的CAM生成器生成肿瘤组织的显著区域；定义并计算基本外观、空间分布和特征差异这三个先验知识来实现自适应点选择，从而提供更可靠的初始提示；将得到的初始提示输入到SAM中，得到最终的分割结果。本发明通过设计一种自适应点选择模块，有效地结合了CAM和SAM，能够在缺乏像素级监督的情况下，显著提高肿瘤组织的分割精度。实验表明，该方法在两个独立数据集上的肿瘤分割准确率提高了近25%，并且相比于现有的弱监督分割方法，提升了超过15%的性能。

本发明授权基于类激活图和任意分割模型的弱监督病理图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于类激活图和任意分割模型的弱监督病理图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）选取待处理的病理图像，用以神经组织切片作为负类的CAM生成器生成肿瘤组织的显著区域； 将用于肿瘤组织切片识别的图像分类器G作为类激活图生成器，输入图像通过编码器G处理，W、H分别是图像的宽度和高度，得到特征图，具体如下： ； 其中，C=2表示有两个类别； 图像级别的类别预测对数几率值计算公式为： ； 其中GAP是沿空间轴的全局平均池化层； 采用二元交叉熵损失函数来训练编码器G，二元交叉熵损失函数的公式为： ； 其中是预测的肿瘤识别置信度，是图像级别的分类标签； （2）定义并计算基本外观、空间分布和特征差异这三个先验知识来实现自适应点选择，得到初始提示，具体为： 基本外观方面，和分别表示肿瘤组织和背景的平均外观，其表达式分别为： ； 其中，对于测试图像集，表示测试图像，表示真实标签，L表示测试图像的数量，x,y是像素点的坐标； （3）将得到的初始提示输入到SAM中，得到最终的分割结果。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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”。