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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于浅层监督和反馈注意力的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：CN115393283B 。

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：202210920701.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于浅层监督和反馈注意力的息肉图像分割方法是由李智;金群超;张桂戌设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于浅层监督和反馈注意力的息肉图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于浅层监督和反馈注意力的息肉图像分割方法，其特点是采用边缘提取模块和反馈注意力模块，通过对卷积神经网络中浅层特征和深层特征的充分利用，有效地检测出复杂息肉和奇异息肉，具体包括：数据集的预处理、网络整体框架的构建、边缘特征的提取与监督、高级语义特征的筛选与过滤和网络模型的训练和使用等步骤。本发明与现有技术相比具有充分利用了息肉的浅层信息和深层语义信息，缓解了息肉边缘模糊和形态复杂的分割难点，实现了结肠镜息肉图像的自动分割，进一步提升模型的性能和泛化能力，尤其在一些复杂的情况下都能达到很好的分割效果，具有广泛且良好的应用前景。

本发明授权一种基于浅层监督和反馈注意力的息肉图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于浅层监督和反馈注意力的结肠镜息肉图像分割方法，其特征在于结肠镜息肉图像的分割具体包括下述步骤： 步骤S1：数据集的预处理 选择现有的结肠镜息肉分割数据集，对数据集中的训练数据进行图像增强，并通过标签分割图获取息肉的边缘图，作为边缘标签图，所述图像增强具体包括：随机裁剪、随机水平翻转、随机垂直翻转和随机缩放； 步骤S2：网络整体框架的构建 网络采用编码器-解码器架构，编码器选取ResNeSt作为骨干特征提取网络，用于提取，所述解码器使用双线性插值的方法将编码器提取的特征图恢复成与输入图分辨率一致的输出图；所述，其中和为浅层特征；为深层特征； 步骤S3：边缘特征的提取与监督 在编码器-解码器架构的跳跃连接部分，使用边缘提取模块获取浅层特征图和的息肉边缘信息，并将其与边缘标签图使用二值交叉熵损失构造监督； 步骤S4：高级语义特征的筛选与过滤 在编码器-解码器架构的跳跃连接部分，使用反馈注意力模块对深层特征图进行过滤，强化含有息肉的区域； 步骤S5：网络模型的训练和使用 使用步骤S1中的训练数据对构建的网络结构进行训练，采用深层多级监督辅助早期特征的学习，在训练的过程中保存在验证数据集上效果最好的模型，并使用保存的模型进行息肉的分割； 所述步骤S4中的反馈注意力模块由级联特征聚合注意力门控模块和多尺度模块组成，所述反馈注意力模块的输入包括当前层次的特征图和上一级层次的特征图，其输出将重新作为输入再次注入到反馈注意力模块中，并通过指定次数的反馈循环，最终传播到网络的解码器中；所述级联特征聚合注意力门控模块将获取的当前层次和上一级层次的两个输入特征图，通过1x1卷积获取两个单通道特征表示图，并将其拼接后进入通道层级的全连接操作以及Sigmoid激活函数，获得取值范围在0到1之间的注意力特征图，使用注意力特征图对输入特征图进行过滤，以进一步突出息肉的区域。

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