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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利基于稀疏連接和全局特征增強的腸道息肉邊界分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115439495B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211038602.7，技術領域涉及：G06T7/12；該發明授權基于稀疏連接和全局特征增強的腸道息肉邊界分割方法是由李勝;楊文琴;董勝;朱潤雯;古夢婷;龔歆宇設計研發完成，并于2022-08-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于稀疏連接和全局特征增強的腸道息肉邊界分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于稀疏連接和全局特征增強的腸道息肉邊界分割方法，以稀疏諧波連接網絡為編碼器主干，對輸入的腸道息肉圖像提取特征，以空洞空間卷積金字塔池化模塊對最深層的特征以不同的采樣率進行并行采樣，并行采樣的結果與編碼器后兩層特征一同輸入部分特征解碼器進行解碼，生成粗略初始預測圖；利用淺層注意模塊提取粗略初始預測圖和淺層特征中的淺層邊界信息，用于初步細化初始預測圖的邊界；以全局特征增強模塊處理深層特征，用于指導初始預測圖的后續邊界分割；以反向注意力模塊從多尺度特征中獲得完整邊界，完成腸道息肉邊界分割；在傳統的編解碼結構基礎上，本發明大大加強了對邊界的建模能力和區域空洞的填補能力。

本發明授權基于稀疏連接和全局特征增強的腸道息肉邊界分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于稀疏連接和全局特征增強的腸道息肉邊界分割方法，其特征在于：所述方法以稀疏諧波連接網絡為編碼器主干，對輸入的腸道息肉圖像提取特征，以空洞空間卷積金字塔池化模塊對最深層的特征以不同的采樣率進行并行采樣，并行采樣的結果與編碼器后兩層特征一同輸入部分解碼器進行解碼，生成粗略初始預測圖； 所述稀疏諧波連接網絡包括若干HarDBlock，任一HarDBlock每一層的通道數為，其中k為初始增長率，m為維度壓縮因子，對于第層，若能被整除，則n取N的最大值；所述每一HarDBlock的輸出為最后一層與所有奇數層的連接，且HarDBlock的深度為2的冪次方； 利用淺層注意模塊提取淺層特征中包含的邊界信息，用于初步細化初始預測圖的邊界； 以全局特征增強模塊處理深層特征，用于指導初始預測圖的后續邊界分割；所述全局特征增強模塊包括全局平均池化分支、3×3自適應池化分支、5×5自適應池化分支和特征映射Non-local分支，輸入深層特征至每個分支，得到的結果連接后輸出； 以反向注意力模塊從多尺度特征中獲得完整邊界，完成腸道息肉邊界分割。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江工業大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區潮王路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。