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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于金字塔视觉Transformer的息肉图像分割方法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：CN119399229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411538555.1，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于金字塔视觉Transformer的息肉图像分割方法是由赵德春;刘进;张科技;王子琼;陈毅设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于金字塔视觉Transformer的息肉图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于金字塔视觉Transformer的息肉图像分割方法，属于数字医疗技术领域。该方法包括：通过金字塔视觉Transformer模块捕获全局上下文信息，从多个提取阶段获得不同分辨率的特征图；通过循环交叉注意力模块从第一阶段的浅层特征图中提取细节信息，得到浅层特征；通过多尺度特征融合感知模块对多阶段提取的特征图进行融合处理，提取得到深层特征，并将深层特征和浅层特征进行融合后用于图像分割；设计加权二进制交叉熵损失和加权IoU损失对前述过程进行训练，训练完成后用于分割息肉图像。本发明通过金字塔视觉Transformer模块、循环交叉注意力模块和多尺度特征融合感知模块，显著提升了全局信息学习能力、细节信息捕捉能力和分割性能。

本发明授权基于金字塔视觉Transformer的息肉图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金字塔视觉Transformer的息肉图像分割方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1、通过金字塔视觉Transformer模块捕获全局上下文信息，从多个提取阶段获得不同分辨率的特征图； S2、通过循环交叉注意力模块从第一阶段的浅层特征图中提取细节信息，得到浅层特征； 在步骤S2中，将金字塔视觉Transformer模块的第一阶段输出特征馈送到循环交叉注意力模块提取包含细节信息的浅层特征，其过程为： 给定特征，通过线性变化后经过卷积降维后得到Q、K、V矩阵，其中； 在Q的空间维度中每个位置u处将Qu、Ku在通过内积运算得到不同元素关系矩阵；对其进行归一化得到每个元素注意力权重图； 将权重与相应的值进行加权求和并与原始输入相加后输出结果，其表达形式如下： 其中，表示内积，表示每个u位置K的维度，，u表示位置； 在一级交叉注意力模块后再级联一个交叉注意力模块，在原有模块提取特征的基础上再进一步聚合不在同一行和同一列元素的上下文信息，最终学习完整的上下文信息，表达形式如下： 其中表示交叉注意力，conv表示卷积； S3、通过多尺度特征融合感知模块对多阶段提取的特征图进行处理，提取得到深层特征，并将深层特征和浅层特征进行融合后用于图像分割； S4、设计加权二进制交叉熵损失和加权IoU损失对前述过程进行训练，训练完成后用于分割息肉图像。

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