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！

龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于跨尺度空间约束融合与局部感知的病理图像分析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：CN120656169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511174076.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于跨尺度空间约束融合与局部感知的病理图像分析方法是由徐军;汤艺君;焦一平;明文龙;蔡程飞设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨尺度空间约束融合与局部感知的病理图像分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于跨尺度空间约束融合与局部感知的病理图像分析方法，包括：步骤1，数据预处理和特征提取；步骤2，执行基于空间约束的双向融合策略，得到融合后的增强特征；步骤3，使用基于哈达玛积的双线性融合方式捕获尺度之间的高阶语义信息；步骤4，将增强特征与融合特征进行残差连接，作为10倍分支和20倍分支的输入；步骤5，将残差连接后的特征重塑为二维形状，输入三个分层排列且逐层扩大的卷积层；步骤6，对10倍分支和20倍分支经过步骤5后得到的全局语义特征进一步进行门控自适应融合。本发明在易于部署的基础上，获得了具有高表达能力的特征表示，充分利用了不同尺度分支之间的信息，在下游任务中取得了更好的性能。

本发明授权一种基于跨尺度空间约束融合与局部感知的病理图像分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨尺度空间约束融合与局部感知的病理图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，数据预处理和特征提取：利用自监督病理基础模型对病理图像分别在低分辨率和高分辨率下进行无重叠的滑窗式特征提取，得到特征和对应的空间索引，高分辨率图像单元面积为低分辨率单元的14，满足空间映射关系；所述低分辨率指10倍放大，评估肿瘤浸润范围；所述高分辨率指20倍放大，评估细胞异质性； 步骤2，执行基于空间约束的双向融合策略，根据10倍和20倍之间的空间索引映射关系构建特征组，每个特征组内包含了10倍原始特征和对应的20倍原始特征；将空间约束后的10倍原始特征和对应的20倍原始特征进行双向非对称融合，在每个特征组中，执行双向交叉注意力来模拟自顶向下和自底向上的特征交互，首先是10倍特征到20倍特征的注意力操作，10倍特征作为查询，20倍特征作为键和值，得到融合后的增强特征XS*；然后是20倍特征到10倍特征的注意力操作，20倍特征作为查询，10倍特征作为键和值，得到融合后的增强特征XL*，将融合后的增强特征XL*进行平均池化； 步骤3，对于融合后的增强特征XS*和XL*，使用基于哈达玛积的双线性融合方式进一步捕获尺度之间的高阶语义信息，首先，分别对融合后的增强特征XS*和XL*使用一个可学习的线性层进行线性投影，然后，将经过两个经过线性投影后的特征进行哈达玛积相乘，得到10倍和20倍的融合特征； 步骤4，分别将10倍的增强特征和20倍的增强特征与10倍和20倍的融合特征进行残差连接，将两个残差连接后的特征分别作为10倍分支和20倍分支的输入，进行后续的特征聚合； 步骤5，将步骤4得到的两个残差连接后的特征由一维形状重塑为二维形状，输入三个分层排列的卷积层，第一层是逐点卷积，第二层和第三层是深度可分离卷积，每一层卷积输出来自不同感受野的信息，然后将每一层输出的查询Q、键K和值V重新排列，形成最终的包含多尺度局部先验知识的查询Q、键K和值V，从而将局部信息引入到通过自注意力获得的全局信息中； 步骤6，对10倍分支和20倍分支经过步骤5后得到的全局语义特征进一步进行门控自适应融合。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：211899 江苏省南京市江北新区华富路1号数智溪谷4号楼；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。