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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种息肉图像分割方法及计算机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：CN121213596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511776695.7，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种息肉图像分割方法及计算机可读存储介质是由倪锦根;董斌;朱子聪设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种息肉图像分割方法及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种息肉图像分割方法及计算机可读存储介质，首先将待分割息肉图像输入主干网络提取多层初始特征图，随后依次将初始特征图输入水平集边缘增强模块，利用可学习参数与水平集函数的几何特性对边缘进行显式建模与动态增强，以抑制特征混淆，获取优化特征图；将优化特征图输入双分支注意力模块，协同全局与局部信息以自适应校准通道权重，并输入跨层融合模块进行多尺度特征互补，输出注意力增强特征图；基于跨层融合模块、深层特征聚合与逐层特征聚合，进行逐层融合，获取分割结果图。本发明有效解决了因边缘模糊、特征混淆导致的息肉图像过分割与欠分割问题，显著提升了息肉分割任务的精确度。

本发明授权一种息肉图像分割方法及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种息肉图像分割方法，其特征在于，包括： 将待分割息肉图像输入训练好的息肉图像分割网络中，经过主干网络，输出层初始特征图后，将层初始特征图分别输入水平集边缘增强模块，输出各层初始特征图对应的优化特征图；将层优化特征图输入解码器中，解码获取息肉分割结果图；为主干网络的层数； 其中，各层初始特征图对应的优化特征图的获取，均包括： 对初始特征图进行水平集映射，获取映射特征图； 对映射特征图进行1×1卷积，获取卷积映射特征图； 利用多个不同尺寸的窗口，对卷积映射特征图进行深度可分离卷积与逐点卷积后激活，获取多个尺度对应的可分离卷积特征图； 将卷积映射特征图与多个可分离卷积特征图拼接，获取拼接特征图； 令拼接特征图经过批归一化、激活与卷积后，与初始特征图残差连接，获取残差特征图； 对残差特征图进行自适应边缘增强处理后，与初始特征图残差连接，获取优化特征图； 其中，将层优化特征图输入解码器中，解码获取息肉分割结果图，包括： 将各层优化特征图分别输入双分支注意力模块，均进行通道分支注意力增强与压缩-激励分支注意力增强后，将两分支的输出融合，输出层注意力增强特征图； 将层注意力增强特征图中的相邻的第层与第层的注意力增强特征图输入同一跨层融合模块，进行特征融合，获取第层的融合特征图，共输出层融合特征图； 将第层、第层与第层的注意力增强特征图，输入深层特征聚合模块，计算第层与第层的聚合特征图，卷积输出第层的分割结果图； 将第层的分割结果图与第层的融合特征图输入逐层特征聚合模块，输出第层的分割结果图，直至获取第1层的分割结果图，作为息肉分割结果图，。

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