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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于注意力机制和风格混合技术的内窥镜息肉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：CN119380026B 。

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：202411521427.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于注意力机制和风格混合技术的内窥镜息肉图像分割方法是由姚洁茹;谢强;韩龙飞;张鼎文;韩军伟;冯晓绪设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制和风格混合技术的内窥镜息肉图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制和风格混合技术的内窥镜息肉图像分割方法，包括基于注意力机制和风格混合技术的内窥镜息肉图像分割方法，基于编码器‑解码器架构，构建息肉图像分割模型基本架构，使用MSCAN作为编码器，融合并提取多尺度特征，并在编码器的stage之间应用MixStyle技术，提升模型的域泛化性能。在解码器中，使用UAM聚合编码器生成的多尺度特征，再对聚合后的特征依次从通道和空间表示中检测更重要的上下文信息；使用OAM追踪目标和互补边缘信息，构建编码器和解码器特征之间的联系，减少两者特征之间的分布差异，获得更精准的分割图。在训练过程中，本发明使用APIloss采用自适应的方式指导模型的训练，整体提升息肉图像分割模型的性能。

本发明授权基于注意力机制和风格混合技术的内窥镜息肉图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和风格混合技术的内窥镜息肉图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取内窥镜检查视频，对视频息肉部分进行像素级标注，获得真实分割标签； 步骤S2、基于编码器-解码器架构，构建息肉图像分割模型基本架构，其中编码器用于提取输入图像的多尺度特征，解码器用于对编码器获取的特征进行处理，获得分割预测图； 步骤S3、使用四个分辨率逐渐递减的阶段构建编码器MSCAN，共生成四个尺度不同的特征图，其中每个阶段包含多个构建块，构建块的基本组成单位是MSCA模块； 步骤S4、在编码器的前三个阶段之后，加入风格混合技术MixStyle进行隐式数据增强，扰动源域训练实例的样式信息来正则化模型的训练； 步骤S5、在解码器中，使用UAM模块聚合编码器生成的多尺度特征，再对聚合后的特征依次从通道和空间表示中检测上下文信息； 步骤S6、在解码器中，使用OAM模块追踪目标和互补边缘信息，构建编码器和解码器特征之间的联系，减少两者特征之间的分布差异，获得精准的分割图； 步骤S7、在OAM模块中，生成多张不同尺寸的分割预测图，并将其插值到与真实标签相同大小，在训练中分别与之计算Loss值，引入深层监督； 步骤S8、在模型训练过程中，结合BCEloss、IoUloss和L1loss三种损失函数，并定义像素强度ω，得到APIloss，并采用自适应的方式指导模型的训练，其具体步骤包括： 训练过程中的损失函数采用的是APIloss，其结合了BCEloss、IoUloss和L1loss三种损失函数，并采用自适应的方式指导模型的训练； APIloss定义像素强度，并将其应用于每个像素，使靠近检测对象边缘的像素获得更大的权重，公式为： 其中，是惩罚项，是核大小； 将用于改进BCEloss，则有adaptiveBCEaBCEloss；其中和分别是真实值和预测值；通过使用，aBCEloss使网络能够更加关注边缘局部结构； 将用于改进IoUloss，则有adaptiveIoUaIoUloss；aIoUloss能够更加关注与密集区域相关的特征，优化全局结构； 将用于改进L1loss，L1loss本身能够使网络针对嘈杂的标签进行稳健学习，改进后的L1loss则能够更好地区分相对重要的像素，并排除噪声像素； 通过优化局部与全局结构，将上述改进后的loss进行组合，即可得到APIloss，公式为： 最后，分别将解码器输出的三个深层监督、和以及三个监督的集合与真实值送入计算loss值并求和，即可得到模型最终的损失函数，公式为： ； 步骤S9、将步骤S2至S7的网络联合起来使用步骤S1的数据训练，按照步骤S8的方法计算训练损失，训练完毕后得到最终模型，并导出模型进行部署推理。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号, 中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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”。

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