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龙图腾网获悉广州方信医疗技术有限公司申请的专利一种病理图像预处理与特征提取的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：CN119964154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510036207.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种病理图像预处理与特征提取的方法是由彭声旺;陈劲涛;余晋刚设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种病理图像预处理与特征提取的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种病理图像预处理与特征提取的方法，方法包含获取全切片图像进行缩略图提取，采用RGB和HSV双重颜色空间进行污染物去除；在RGB域中，通过颜色阈值过滤将低于预设阈值的像素重置为白色，去除明显污染物；在HSV域中，通过设定色相、饱和度和亮度的阈值范围，识别并去除不同类型污染物；使用开源工具对病理图像进行分割，将病理组织与背景分离，并进行切块处理；采用开源库进行染色标准化，拼接N×N图像块形成大图像进行批量处理；利用预训练的视觉转换器模型对预处理后的图像进行特征提取，捕捉标准化处理后全切片图像中的复杂特征和细微差异。本发明实现了从原始数据到高质量特征的全流程优化。

本发明授权一种病理图像预处理与特征提取的方法在权利要求书中公布了：1.一种病理图像预处理与特征提取的方法，其特征在于，包含以下步骤： 获取全切片图像进行缩略图提取，采用RGB和HSV双重颜色空间进行污染物去除； 使用开源工具对去除污染物的全切片图像进行分割，将病理组织与背景分离，并进行切块处理； 进行切块处理后采用开源库进行染色标准化，拼接图像块形成大图像进行批量处理；利用预训练的视觉转换器模型对预处理后的全切片图像进行特征提取，捕捉标准化处理后全切片图像中的复杂特征和细微差异；预处理的过程包含图像去污染、切块处理、染色标准化和拼接图像块； 对预处理后的全切片图像进行特征提取的过程，包含以下步骤： 视觉转换器模型通过将输入全切片图像划分为多个固定大小的图像块，每个图像块被映射为高维特征向量，图像块在不同尺度上捕捉病理图像的局部特征；视觉转换器模型利用自注意力机制，在全局范围内计算图像块之间的相关性； 在视觉转换器模型的多层结构中，每一层通过自注意力机制和前馈神经网络对特征进行逐步提炼；低层网络提取局部细节特征，而高层网络则融合局部特征，生成更高层次的语义特征； 视觉转换器模型采用位置编码，将图像块的空间位置信息嵌入到特征向量中；通过最后一层的特征向量，生成病理图像的高维特征表示，包含局部细节信息及全局语义信息； 采用RGB和HSV双重颜色空间进行污染物去除的过程，包含以下步骤： 在RGB颜色空间中，将缩略图提取后的全切片图像分解为红、绿、蓝三个独立通道； 在RGB域初步过滤后，将RGB域初步过滤的全切片图像转换到HSV颜色空间，在HSV空间中，针对色相、饱和度和亮度分别设定动态阈值范围，定位并去除复杂背景中的干扰信息，同时保留病理组织的细节特征； 根据全切片图像的具体特征，自动调整RGB和HSV域的权重比例；通过分析图像的全局和局部特征，自动调整RGB和HSV域的阈值范围； 自动调整RGB和HSV域的阈值范围的过程，包含以下步骤： 对全切片图像进行全局特征分析，包括图像的整体亮度分布、颜色分布以及纹理特征；通过计算图像的均值、方差及直方图统计量，初步判断图像中污染物的分布范围和强度； 将全切片图像划分为若干局部区域，分别计算每个区域的亮度、颜色和纹理特征； 根据全局和局部特征的分析结果，动态分配RGB和HSV域的权重比例；通过加权平均或自适应融合算法，将RGB和HSV域的处理结果进行融合； 如果全切片图像中的污染物主要表现为强度分布，则增加RGB域的权重，利用RGB空间的强度信息进行过滤； 如果全切片图像中的污染物主要表现为颜色分布，则增加HSV域的权重，利用HSV空间的颜色信息进行过滤。

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