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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于FEBE-Net的膀胱肿瘤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：CN119228741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411196467.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于FEBE-Net的膀胱肿瘤图像分割方法及系统是由徐超;聂超;李正平设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FEBE-Net的膀胱肿瘤图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于FEBE‑Net的膀胱肿瘤图像分割方法及系统，应用于图像处理技术领域，本发明采用PVTv2编码器来学习多尺度特征表示以适应膀胱肿瘤大小和形状的变化；其次，提出了特征探索关注模块来充分挖掘由PVTv2编码器提取的浅层特征中的潜在局部细节信息，并消除噪声，为解码阶段补充缺失的细粒度细节，提升网络分割性能；同时，提出了边界增强细化模块BER，通过边界检测算子来额外学习膀胱肿瘤的边界来增强解码器端的输入特征中的边界区域，并细化调整最终的预测特征图；提出了高效自注意校准解码器模块，在BER模块提供的边界线索的帮助下，从高级特征和低级特征中逐步有效地恢复全局上下文信息和局部细节信息。

本发明授权基于FEBE-Net的膀胱肿瘤图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于FEBE-Net的膀胱肿瘤图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割的RGB图像； 构建FEBE-Net预测模型，选择PVTv2编码器作为主干网络，用于捕获膀胱肿瘤的多尺度全局特征信息，PVTv2编码器提取4个不同层次的金字塔特征Xi，i＝1,2,3,4；将低级特征Xi，i＝1,2,3发送到特征探索关注模块中，挖掘潜在的膀胱肿瘤局部细节特征信息并滤除无关噪声，生成特征图i＝1,2,3；同时，将低级特征X1和高级特征X4输入到边界增强细化模块中，生成高质量的边界线索并将复制四份得到高级特征X4和边界线索被发送到解码器端，先利用边界线索增强高级特征X4中的边界区域，再通过一个1×1卷积单元恢复全局信息以获得特征图D'4，特征图D'4再经过一个1×1卷积将通道数降为1来生成初始全局预测图D4；将特征图边界线索高级特征D'i+1，i＝2,3,4发送到提出的高效自注意校准解码模块中，利用边界线索i＝2,3对高级特征D'i+1，i＝2,3进行自适应加权，逐步引导网络关注值得注意的膀胱肿瘤边界区域，通过特征探索关注模块与高效自注意校准解码模块的横向连接，将包含丰富的局部细节信息的特征图与前一阶段解码器端恢复的高级特征图D'i，i＝2,3,4进行融合，通过深度解码逐步生成的膀胱肿瘤预测图Di，i＝1,2,3；对解码器端5个阶段输出的膀胱肿瘤预测图Di，i＝1,2,3,4,b进行深度监督，并对生成的边界线索进行边界监督，并设计混合监督策略，定义整体损失函数Loverall来优化网络； 将待分割的RGB图像所输入所述FEBE-Net预测模型，得到膀胱肿瘤预测图。

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