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龙图腾网获悉深圳市生强科技有限公司申请的专利用于早期肠癌脉管侵犯现象分析的实例分割方法、装置及其可读存储介质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：CN120235889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510712776.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权用于早期肠癌脉管侵犯现象分析的实例分割方法、装置及其可读存储介质是由凌希通;王宜治;朴正华;黄强;王子晗;申志远设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于早期肠癌脉管侵犯现象分析的实例分割方法、装置及其可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于早期肠癌脉管侵犯现象分析的实例分割方法、装置及其可读存储介质，本发明构建端到端自动化流程：首先对数字病理图像多倍率重叠裁剪，通过Mask2former实例分割网络进行高敏感实例分割；继而采用高效并查集算法合并重叠掩码，结合ROI扩展算法递归补全不完整实例；通过刚性‑非刚性‑微配准实现HE、CD‑31、D2‑40染色全切片级对齐，基于配准结果裁剪三模态实例级图块；最终利用病理大模型增强的混合专家网络融合多模态特征，动态筛选专家通路进行真假阳性判别。本发明为早期肠癌精准诊断提供高效技术方案，适用于病理大数据分析与临床辅助诊断。

本发明授权用于早期肠癌脉管侵犯现象分析的实例分割方法、装置及其可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于早期肠癌脉管侵犯现象分析的实例分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S00、将数字病理图像在多倍率下通过重叠裁剪生成适配深度学习模型输入的多尺度图像块； S10、采用Mask2former实例分割网络对所述多尺度图像块进行脉管侵犯的实例分割，所述Mask2former实例分割网络以ResNet-101作为骨干网络，提取四个层级的多尺度特征图输入分割解码网络，并通过预设数量的查询Token和多头注意力机制进行实例预测； S20、基于高效并查集算法对全视野范围内的分割掩码进行合并，将存在交集的掩码归为同一连通分量并保留最大置信度分数，再通过ROI扩展算法对边缘不完整的实例进行递归扩展推理，直至无新的不完整实例； 其中，并查集算法通过路径压缩和按秩合并优化策略处理重叠掩码，合并阈值Tm为0；所述ROI扩展算法通过判断实例分割掩码轮廓的连续重叠点数量与检测框直线总点数的比值Re大于阈值Te识别不完整边缘； S30、通过配准算法对HE染色、CD-31染色和D2-40染色的全切片图像进行刚性配准、非刚性配准及微配准，实现实例级对齐； S40、以HE染色上的疑似脉管侵犯区域为基准，在配准后的CD-31染色和D2-40染色图像中对应裁剪相同区域，形成三模态实例级对齐的图块； S50、将所述三模态实例级对齐的图块输入病理大模型增强的混合专家网络，通过门控激活网络动态选择专家通路，融合多模态特征进行真假阳性判别； 其中，所述病理大模型为预训练的VIT-Large模型，冻结前23层Transformer模块参数，仅更新后L-23层参数对三模态图块分别提取特征向量，其中L为VIT模型总层数；所述混合专家网络包含4个专家，每个染色模态激活2个专家，通过权重共享的门控激活网络计算专家通路激活概率，对单染色专家特征采用加法聚合，对多染色特征采用拼接聚合。

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