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龙图腾网获悉深圳市生强科技有限公司申请的专利基于深度学习的病理图像分割方法、装置及其可读存储介质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：CN120031899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510502537.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习的病理图像分割方法、装置及其可读存储介质是由陈伟铭;程俊儒;关旭;雷园园;黄强;申志远设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的病理图像分割方法、装置及其可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的病理图像分割方法、装置及其可读存储介质，本发明通过两阶段级联处理策略实现高效精准分割：首先对原始高分辨率病理全切片图像降采样生成低分辨率缩略图，利用大津法阈值分割结合形态学处理快速定位感兴趣区域，通过两阶段矩形框合并算法生成精确边界框；随后将边界框坐标映射回原始WSI，切割提取高分辨率子图像，输入Mask2Former模型进行精细像素级分割，通过掩码注意力机制和多层级特征融合，兼顾全局组织结构与局部细胞细节。此外，通过跨尺度坐标映射技术，基于低分辨率标注快速生成高分辨率训练标签，有效解决病理图像标注数据稀缺问题。

本发明授权基于深度学习的病理图像分割方法、装置及其可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的病理图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 对原始高分辨率病理全切片图像进行降采样处理，获得低分辨率病理缩略图； 对所述低分辨率病理缩略图进行粗分割处理，定位感兴趣区域并生成对应的边界框坐标； 将所述边界框坐标映射至所述原始高分辨率病理全切片图像，切割提取对应区域的高分辨率子图像； 利用Mask2Former模型对所述高分辨率子图像进行精细像素级分割，输出包含目标组织结构轮廓的分割结果；所述Mask2Former模型通过掩码注意力机制和多尺度特征融合，实现对病理组织的精细分割； 其中，所述粗分割处理包括： 对所述低分辨率病理缩略图进行灰度化和大津法二值化处理，得到二值化图像； 对所述二值化图像执行形态学闭运算和开运算，填充组织区域空洞并去除孤立噪点； 提取处理后图像中各组织区域的外接矩形框，通过两阶段合并算法生成最终的感兴趣区域边界框坐标； 所述两阶段合并算法包括： 第一阶段合并：当两个外接矩形框的重叠面积占较小矩形框面积的比例超过0.99时，合并为一个矩形框； 第二阶段合并：若一个矩形框包含另一个矩形框内的组织区域，则合并为一个矩形框； 重复上述合并过程直至矩形框数量不再变化，采用并查集算法实现高效合并； 所述掩码注意力机制和多尺度特征融合包括： 通过掩码注意力机制自适应聚焦组织边界，并融合14、18、116分辨率的特征图以兼顾全局结构与细胞细节； 所述Mask2Former模型的训练数据通过以下方式获取： 对所述低分辨率病理缩略图进行人工标注，生成标注数据； 将所述标注数据的坐标映射至所述原始高分辨率病理全切片图像，切割生成对应高分辨率子图像的标签； 对所述标签进行人工微调，获得精确的分割掩码，作为所述Mask2Former模型的训练标签。

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