买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种多层级病灶检出优化的病理切片图像分割检测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：CN116596952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202310578840.5，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种多层级病灶检出优化的病理切片图像分割检测方法是由张淼;梁瑞东;蒋萍;陈子昂;王艳;沈毅设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多层级病灶检出优化的病理切片图像分割检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多层级病灶检出优化的病理切片图像分割检测方法，所述方法构建了一个多级特征提取结构，使用轻量级网络进行图像特征初步提取，基于空洞空间金字塔池化模块进行多尺度特征提取，将多尺度特征与特征初步提取网络中的浅层特征图进行叠加融合，实现了充分的病灶特征提取，提高了算法对病灶的识别精度，并降低了网络层数，避免了过深网络结构导致的特征信息损失。基于多层注意力机制，对病灶特征进行了权重增强，提高了算法对病灶的检出能力。在初步特征提取网络后并行加入一个训练好的基于Sobel算子的多成分分割算法模块，用于辅助优化损失函数。通过多层级的病灶特征提取、增强、优化训练，可以有效提高检测算法的病灶检测效果。

本发明授权一种多层级病灶检出优化的病理切片图像分割检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多层级病灶检出优化的病理切片图像分割检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一：加载N张病理图片IN，并对每张图片配以其相对应的分割标签图LN，使用MobileNetV3轻量级网络得到初步提取特征图使用Sobel算子提取的区域边缘图像HN，并基于HN对进行边缘增强，得到边缘增强特征图使用训练一个多成分分割算法FCN，基于训练好的多成分分割算法模型分割边缘增强特征图得到基于Sobel算子的多成分分割算法的分割结果图WN；步骤二：基于初步提取特征图使用空洞空间金字塔池化模块结构进行多尺度病灶特征提取得到多尺度特征图PN，并将MobileNetV3网络中的浅层特征图I′N向下跳跃连接，与多尺度特征图PN沿通道维度叠加融合，得到病灶特征图步骤三：基于病灶特征图通过先后串联的ECA通道注意力机制模块和SAM空间注意力机制模块进行病灶区域特征增强，增强后的特征图进行双线性插值上采样，得到基于多层注意力机制的多层级病灶检出算法的分割结果图ZN；步骤四：通过基于Sobel算子的多成分分割算法的分割结果图WN和基于多层注意力机制的多层级病灶检出算法的分割结果图ZN，改进损失函数计算方法，并训练改进的病理切片图像病灶检测算法模型，得到病理切片图像分割结果图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。