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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于多尺度特征聚合的肉芽肿圆形表示定位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：CN116486401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310405303.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于多尺度特征聚合的肉芽肿圆形表示定位方法及系统是由刘娟;金钰;冯晶设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征聚合的肉芽肿圆形表示定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征聚合的肉芽肿圆形表示定位方法及系统，首先采集组织病理图像；然后通过检测网络的PatchEmbedding模块进行初步的特征编码和提取；接着通过检测网络的多个多尺度注意力特征提取阶段，得到多尺度聚合特征输出；进一步通过检测网络的特征融合模块FPN，对每个特征提取阶段的输出特征进行至上而下的不同尺度特征融合；最后通过检测网络的三个检测头，对组织病理图像中的肉芽肿进行定位和检测；本发明使用基于多尺度特征聚合的Transformer结构来进行图像特征的提取，以实现对多种不同尺度特征的有效学习，从而达到对大目标小目标均能有效检测的效果。

本发明授权基于多尺度特征聚合的肉芽肿圆形表示定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征聚合的肉芽肿圆形表示定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集组织病理图像； 步骤2：将采集的组织病理图像输入检测网络，通过所述检测网络的PatchEmbedding模块进行初步的特征编码和提取； 所述PatchEmbedding模块，由若干带步长的卷积组成，其数量及步长根据需要设置； 步骤3：将步骤2的输出输入所述检测网络的多个连续多尺度注意力特征提取阶段中，得到多尺度特征输出； 所述多尺度注意力特征提取阶段，包括若干多尺度注意力特征聚合模块AttentionBlock和LinearEmbedding模块；其中AttentionBlock数量设置一般遵循先增多后减少的规律，根据需要设置； 所述LinearEmbedding模块采用PatchEmbedding模块类似结构，仅在卷积层数量和下采样率上不同，所述卷积层数量和下采样率根据需要设置； 所述多尺度注意力特征聚合模块AttentionBlock，设置有n个KV计算分支和1个Q计算分支；每个KV计算分支都顺序设置下采样卷积层、全连接层、KV拆分层、深度卷积层和残差增强层；Q计算分支设置有一个全连接层和一个Q拆分层，Q拆分层具有n个拆分后的输出；拆分出来的n个Qi分别与n个KV计算分支残差增强层的输出通过自注意力计算层进行自注意力计算，在self-attention层后通过一个concat层合并n个分支输出，再在其后顺序设置一个全连接层、一个深度卷积层、一个残差增强层和一个全连接层； 步骤4：将步骤3中每个阶段的输出输入所述检测网络的特征融合模块FPN，对步骤3中每个特征提取阶段的输出特征进行至上而下的不同尺度特征融合； 步骤5：将步骤4输出的融合特征输入所述检测网络的三个检测头，对组织病理图像中的肉芽肿进行定位和检测； 所述三个检测头，每个检测头均由两个卷积层、一个激活层和一个批归一化层构成。

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