买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利一种基于上下文特征融合的细胞核分割方法及相关设备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：CN116071300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211580495.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于上下文特征融合的细胞核分割方法及相关设备是由田永鸿;高文;陈杰;徐凡;耿睿哲设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文特征融合的细胞核分割方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于上下文特征融合的细胞核分割方法及相关设备，所述方法包括：获取医学细胞图像，将医学细胞图像输入至卷积神经网络进行堆叠得到多个特征图，并将每个特征图输入特征金字塔，特征金字塔中的上下文增强模块对特征图进行特征融合得到输出特征；将输出特征输入到区域提取网络得到候选框，感兴趣区域对齐层将根据候选框得到感兴趣区域特征；将感兴趣区域特征发送给特征自适应选择模块得到特征级别的组合特征表示；基于组合特征表示分别计算出感兴趣区域的类别分类、候选框坐标和边缘感知掩码，从而实现细胞核进行分割。本发明通过上下文增强模块和特征自适应选择模块对医学细胞图像进行处理，显著提高病理切片细胞核的分割精度。

本发明授权一种基于上下文特征融合的细胞核分割方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文特征融合的细胞核分割方法，其特征在于，所述基于上下文特征融合的细胞核分割方法包括： 获取医学细胞图像，将所述医学细胞图像输入至卷积神经网络进行堆叠得到多个特征图，并将每个所述特征图输入至特征金字塔，所述特征金字塔中的上下文增强模块对每个所述特征图进行特征融合得到输出特征； 所述获取医学细胞图像，将所述医学细胞图像输入至卷积神经网络进行堆叠得到多个特征图，并将每个所述特征图输入至特征金字塔，所述特征金字塔中的上下文增强模块对每个所述特征图进行特征融合得到输出特征，具体包括： 获取所述医学细胞图像，将所述医学细胞图像输入至所述卷积神经网络进行堆叠，根据下采样改变所述医学细胞图像的分辨率，并根据所述分辨率的不同得到不同的阶段的特征图； 获取多个不同扩张率的空洞卷积，根据密集连接的方式将每个不同扩张率的空洞卷积进行结合得到特征金字塔，并将所述特征图输入至所述特征金字塔中； 所述获取多个不同扩张率的空洞卷积，根据密集连接的方式将每个不同扩张率的空洞卷积进行结合得到特征金字塔，并将所述特征图输入至所述特征金字塔中，之后还包括： 对全局平均池化层处理得到全局特征向量，将所述全局特征向量进行上采样得到目标全局特征向量，并将所述目标全局特征向量与空洞卷积层的输出进行连接获得特征图； 将所述特征图输入到一个的卷积层中，并融合所述特征图的粗粒度和细粒度特征； 所述特征金字塔中根据上下文增强模块增强所述特征图的粗粒度信息，并将增强后的粗粒度信息与原始的粗粒度信息进行像素相加融合，得到所述输出特征； 将所述输出特征输入到区域提取网络，所述区域提取网络根据所述输出特征得到候选框，感兴趣区域对齐层将根据所述候选框得到感兴趣区域特征； 将所述感兴趣区域特征发送给特征自适应选择模块，所述特征自适应选择模块根据所述感兴趣区域特征得到感兴趣区域中所有特征级别的组合特征表示； 基于所述组合特征表示分别计算出所述感兴趣区域的类别分类、所述候选框的坐标和边缘感知掩码，并基于所述类别分类、所述坐标和所述边缘感知掩码对病理图像细胞核进行分割。

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鹏城实验室，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区兴科一街2号；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”。