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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利结合自适应注意力与特征金字塔的胃癌病理图像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：CN116168052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310097139.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权结合自适应注意力与特征金字塔的胃癌病理图像分割方法是由夏靖雯;丁勇;赵梦恋;阮世健;王亦凡设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合自适应注意力与特征金字塔的胃癌病理图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了结合自适应注意力与特征金字塔的胃癌病理图像分割方法，实现对胃癌病理图像的自动分割，可用于胃癌临床辅助诊断。该方法首先获取胃癌病理图像和医生标注结果，通过图像增强方法扩充数据；然后将病理图像输入结合自适应注意力与特征金字塔的语义分割网络，对癌变区域进行精准定位，并对病灶边缘精细分割；采用相似度损失和交叉熵损失，缓解数据集样本不均衡的问题；采用重复训练的策略，使模型自适应地收敛到最优。本发明可以有效减少对癌变区域的误判，并能准确捕捉癌变区域的边缘信息，实现病灶边缘平滑精准分割，为患者后续治疗提供可靠支持。

本发明授权结合自适应注意力与特征金字塔的胃癌病理图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种结合自适应注意力与特征金字塔的胃癌病理图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取胃癌病理图像和癌变区域医学标注结果，构建胃癌数据集； 步骤S2：使用图像增强方法扩充所述的胃癌数据集； 步骤S3：使用扩充后的胃癌数据集训练结合自适应注意力与特征金字塔的分割模型，由分割模型对胃癌数据集中的癌变区域进行分割，得到初步训练的模型参数和每一张胃癌病理图像对应的癌变区域分割结果； 步骤S3所述的结合自适应注意力与特征金字塔的分割模型包括： 模型编码器，其用于对病理图像中癌变区域特性进行表征，得到病理图像特征图；所述的模型编码器模块包括由自适应注意力网络和残差网络构成的多层编码层、以及特征金字塔网络，第一层编码层的输入为胃癌病理图像，后一层编码层的输入为前一层编码层的输出；最后一层编码层的输出经过特征金字塔网络后作为模型解码器的输入； 模型解码器，其用于根据模型编码器获得的病理图像特征图重建癌变区域预测掩膜图像；所述的模型解码器包括由上采样网络和特征融合网络构成的多层解码层，且第一层解码层不含特征融合网络；所述的解码层与编码层的层数相同；第一层解码层的输入为特征编码器模块中的特征金字塔网络的输出，后一层解码层的输入为前一层解码层的输出和相对应的编码层的输出，最后一层解码层的输出即模型解码器的输出； 连接模块，其用于连接模型编码器和模型解码器的对应层，实现模型编码器和模型解码器之间信息交互； 步骤S4：重复步骤S3，使用重复训练的策略，得到分割模型的最终参数； 步骤S5：使用训练好的分割模型对待分割的胃癌病理图像进行处理，得到癌变区域分割结果。

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