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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于注意力双支路特征融合的食管早癌病灶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：CN116563252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310532910.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于注意力双支路特征融合的食管早癌病灶分割方法是由李小霞;孟延宗;周颖玥;刘晓蓉;张晓强设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力双支路特征融合的食管早癌病灶分割方法在说明书摘要公布了：针对食管早癌病灶前景背景对比度低、形状各异且不规则的问题，本发明提出一种基于注意力双支路特征融合的食管早癌病灶分割方法，其网络结构是结合注意力机制的特征融合与双支路上采样网络AMFF‑DUNet，结合了通道和空间双注意力机制和多尺度的特征融合以及双支路上采样。该方法包括如下步骤：步骤1，搭建AMFF‑DUNet网络，将提出的金字塔引导特征融合模块PGFM和双支路上采样模块DBUM加入骨干网络；步骤2，读取内镜图像，进行剪裁、颜色空间变换图像预处理；步骤3，使用AMFF‑DUNet对食管内镜图像进行精准语义分割；步骤4，将实验结果与目前先进的食管早癌病灶分割方法比较分析。结果表明，该方法提高了对边缘特征不明显且形态各异的食管早癌病灶的分割精度。

本发明授权一种基于注意力双支路特征融合的食管早癌病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力双支路特征融合的食管早癌病灶分割方法，包括： 对食管内镜图像进行预处理，得到目标内镜图像； 利用深度学习模型包括的编码器网络处理所述目标内镜图像，得到第一特征图像； 利用所述深度学习模型包括的空洞空间金字塔池化模块处理所述第一特征图像，得到第二特征图像； 对于所述深度学习模型包括的多个金字塔引导融合模块中的每个所述金字塔引导融合模块，利用所述深度学习模型包括的金字塔引导融合模块来融合所述编码器网络包括的多个阶段网络中的多个第一目标阶段网络各自的输出特征，得到第三特征图像； 利用所述深度学习模型包括的解码器网络处理所述第一特征图像和多个所述第三特征图像，得到所述食管内镜图像的语义分割图像，包括： 对于所述解码器网络包括的多个阶段网络中的每个阶段网络，在所述阶段网络为第三目标阶段网络的情况下，将所述阶段网络的输出特征和与所述第三目标阶段网络对应的第三特征图像进行拼接，得到第一解码特征图像，并将所述第一解码特征图像作为所述阶段网络的下一个阶段网络的输入特征； 在所述阶段网络的输出端连接有双支路上采样模块的情况下，利用所述双支路上采样模块处理所述阶段网络的输出特征，得到第二解码特征图像，并将所述第二解码特征图像作为所述阶段网络的下一个阶段网络的输入特征； 在所述阶段网络为最后一个阶段网络的情况下，基于所述阶段网络的输出特征，得到所述语义分割图像； 其中，所述解码器网络包括双支路上采样模块；所述双支路上采样模块在解码器的上采样阶段使用双三次插值和像素重构进行并行的上采样，多个网络阶段中包括多个第三目标阶段网络。

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