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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于实例感知扩散模型的结肠组织学图像腺体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：CN117237371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202311282053.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于实例感知扩散模型的结肠组织学图像腺体分割方法是由黄文慧;孙梦雪;郑元杰;巩庆涛;张梦洋;肖航设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实例感知扩散模型的结肠组织学图像腺体分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实例感知扩散模型的结肠组织学图像腺体分割方法，属于结肠组织学图像腺体分割技术领域。包括获取待分割结肠组织学图像；将待分割结肠组织学图像输入预设的实例感知扩散模型进行处理，以获取腺体分割结果；具体包括：将待分割结肠组织学图像分别输入训练好的图像编码器和FPN网络，获取原始图像特征和多尺度特征；将原始图像特征和高斯噪声融合，生成噪声图像特征，并将噪声图像特征和原始图像特征输入分割网络，获取预测的腺体实例特征并过滤；根据多尺度特征和过滤后的腺体实例特征，获取腺体实例分割结果。能够准确进行目标检测，显示出更好的分割细节，解决目标位置识别不够精确和对背景组织错误分类的问题。

本发明授权基于实例感知扩散模型的结肠组织学图像腺体分割方法在权利要求书中公布了：1.基于实例感知扩散模型的结肠组织学图像腺体分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割结肠组织学图像； 将待分割结肠组织学图像输入训练好的实例感知扩散模型进行处理，以获取腺体分割结果；具体包括： 将待分割结肠组织学图像分别输入训练好的ResNet网络和FPN网络，获取原始图像特征和多尺度特征； 将原始图像特征和高斯噪声融合，生成噪声图像特征，并将噪声图像特征和原始图像特征输入分割网络，获取预测的腺体实例特征并过滤； 根据多尺度特征和过滤后的腺体实例特征，获取腺体实例分割结果； 所述将噪声图像特征和原始图像特征输入分割网络，获取预测的腺体实例特征并过滤，包括：对噪声图像特征和原始图像特征进行相关运算，获取融合提取特征；将融合提取特征输入基于扩散模型的图像解码器进行处理，获取预测的腺体实例特征；将预测的腺体实例特征输入实例感知过滤器进行过滤，得到最终预测的腺体实例特征； 所述根据多尺度特征和过滤后的腺体实例特征，获取腺体实例分割结果具体为：将多尺度特征和过滤后的腺体实例特征输入实例分割模型，获取每个腺体实例的边界框和掩码；所述实例分割模型为掩码头网络。

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