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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于BGNet的内窥镜肿瘤图像自动分割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：CN117351203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202311280001.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于BGNet的内窥镜肿瘤图像自动分割方法及系统是由徐超;许如宾;李正平设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BGNet的内窥镜肿瘤图像自动分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于BGNet的内窥镜肿瘤图像自动分割方法及系统，应用于医学图像处理技术领域，获取肿瘤患者的内窥镜检查及手术过程中的图像，并对图像进行预处理；基于BGNet神经网络模型进行模型训练，得到内窥镜肿瘤图像自动分割模型，提取不同层次的特征，结合获取的边界增强特征，分别对背景和待分割目标进行解码预测；对感兴趣区域进行自动分割，得到最终分割结果。本发明能通过BGNet神经网络模型的特征学习自动分割出肿瘤的感兴趣区域，受医生的经验影响小，更加准确；可以在手术过程中实时标注出感兴趣区域，避免医生漏过微小肿瘤的切除，效率更高。

本发明授权基于BGNet的内窥镜肿瘤图像自动分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于BGNet的内窥镜肿瘤图像自动分割方法，其特征在于，具体步骤如下： 获取肿瘤患者的内窥镜检查及手术过程中的图像，并对图像进行预处理； 基于BGNet神经网络模型进行模型训练，得到内窥镜肿瘤图像自动分割模型，提取不同层次的特征，结合获取的边界增强特征，分别对背景和待分割目标进行解码预测； 对感兴趣区域进行自动分割，得到最终分割结果； 所述BGNet神经网络包括以下四部分：CNN模块，P-ViT模块，BETM模块以及BITM模块； 其中：CNN模块采用resnest网络，用来提取不同层次的特征，resnest网络会产生5个不同大小的输出，从浅层到深层分别为x1,x2,x3,x4,x5； P-ViT模块采用并行式的ViT网络，用来辅助CNN模块捕获远程特征依赖，其分别对x2,x3,x4进行处理，并将输出结果与x2,x3,x4进行跳跃连接，输出分别为p2,p3,p4； BETM模块用来获取待分割图形的边界信息；利用获取的边界增强特征指导解码过程，将x5进行三次卷积，BN，Relu操作后，进行上采样后与x2相加融合，然后再对融合结果进行三次卷积，BN，Relu，最后经过一次维度为1的卷积，得到图形边界信息Ob； BITM模块分为上下两个分支，分别对背景和待分割目标进行解码预测，将BETM模块中x5进行三次卷积，BN，Relu操作后的输出与P-ViT模块中的输出结果p2，p3分别降采样后进行拼接，得到输出BI5，再分别通过位置注意力和通道注意力处理后进行相加融合，融合结果与Ob，p4进行拼接后作为BITM模块的输入，分别进入两个分支，上分支进行前景的分割识别，下分支进行背景的分割识别，将上下分支输出结果与上采样处理后的BI5进行相加融合，得到输出BI4；将BI4进行与BI5相同的处理，得到BI3，BI3经过处理后得到BI2；BI2经过一次维度为1的卷积产生的输出就是最终的分割结果。

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