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龙图腾网获悉四川文理学院申请的专利一种超大图像典型区域筛选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：CN119130892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410024757.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种超大图像典型区域筛选方法及系统是由陈文;廖欣;周頔;郑欣;甘宗源;殷顺尧;江泽宇;蒲雨欣;唐成玉;罗意;闫宇琪设计研发完成，并于2024-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超大图像典型区域筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种超大图像典型区域筛选方法及系统。该方法为：获取病理全视野图像；将病理全视野图像输入可配置分层采样网络，可配置分层采样网络用于对病理全视野图像进行分层采样筛选出典型区域；可配置分层采样网络包括级联的多级采样模块；第j级采样模块对其上一级采样模块输出的子图像块的低分辨率图像进行典型区域筛选并映射到原分辨率的病理全视野图像上,获得与当前筛选出区域的区域范围相同的原分辨率的多个病理图像块。该方法能够有效处理巨大分辨率的病理全视野图像，筛选出典型区域。

本发明授权一种超大图像典型区域筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超大图像典型区域筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取病理全视野图像； 将所述病理全视野图像输入可配置分层采样网络，所述可配置分层采样网络用于对病理全视野图像进行分层采样筛选出典型区域； 所述可配置分层采样网络包括级联的多级采样模块； 第一级采样模块在病理全视野图像的低分辨率图像上进行典型区域筛选并映射到原分辨率的病理全视野图像上，得到与筛选出区域的区域范围相同的原分辨率的多个病理图像块，即第一级子图像块； 第j级采样模块对其上一级采样模块输出的子图像块的低分辨率图像进行典型区域筛选并映射到原分辨率的病理全视野图像上,获得与当前筛选出区域的区域范围相同的原分辨率的多个病理图像块，即第j级子图像块，所述j为大于1的整数； 每一级所述采样模块均包括特征提取单元、注意力加权单元以及分类单元；所述特征提取单元对病理全视野图像或上一级采样模块输出的子图像块进行特征提取，所述分类单元基于注意力加权单元的权重对特征提取单元提取的特征进行分类得到子图像块； 所述可配置分层采样网络的损失函数为 其中，是各级采样模块的交叉熵的加权和，为第j级采样模块的交叉熵，αj为第j级采样模块的权重，ω1 j为所有级采样模块的输出图像块与第j级输出图像块的面积比或数量比，ω2 j为第j级采样模块输出的所有图像块中梯度信息之和最小的图像块、梯度信息之和最大的图像块的梯度值的和的比值与1差值，其中，Mj是第j级采样模块输出图像块的总数量，其中，tilej是第j级采样模块输出的图像块中的梯度信息，m为第j级采样模块输出的图像块序号；LRZ＝max{||CMLS-SAP1-AM·||2,||CMLS-SAP2-AM·||2,......,||CMLS-SAPN-AM·||2}，||CMLS-SAPj-AM·||2是第j个采样模块的注意力单元的网络权重的二阶范数，β为正则化项的权重系数，N为采样模块的总级数。

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