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！

龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利基于SAM模型与图神经网络结合的息肉图像分割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：CN120070886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510108848.4，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权基于SAM模型与图神经网络结合的息肉图像分割方法及系统是由谢柯;彭辉;刘善梅;王炳键设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SAM模型与图神经网络结合的息肉图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于SAM模型与图神经网络结合的息肉图像分割方法，包括：获取待分割图像；将获取的待分割图像输入训练后的图像分割模型，输出图像分割结果；其中，所述图像分割模型的训练，包括：构建训练数据集；构建图像图卷积注意力编码器模块进行局部图结构特征提取；基于预训练的SAM模型，引入空间与通道双适配器模块对SAM模型的图像编码器进行微调，利用微调后的SAM模型提取全局图结构特征；将提取的所述局部图结构特征与全局图结构特征进行融合；基于融合的图像特征表示生成分割结果；利用所述训练数据集进行训练，输出训练好的图像分割模型。

本发明授权基于SAM模型与图神经网络结合的息肉图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于SAM模型与图神经网络结合的息肉图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割图像； 将获取的待分割图像输入训练后的图像分割模型，输出图像分割结果；其中，所述图像分割模型的训练，包括： 构建训练数据集； 构建图像图卷积注意力编码器模块进行局部图结构特征提取；图像图卷积注意力编码器模块利用图卷积网络和图注意力网络来提取图像的局部特征和深层次结构特征，从而捕捉像素间的复杂交互关系；图卷积网络通过模拟图像中像素点之间的邻接关系来捕捉局部特征，经过图卷积网络之后的特征表示输入到图注意力网络，图注意力网络通过注意力机制为不同的节点分配不同的权重，通过计算每个节点对其他节点的注意力系数来更新特征； 基于预训练的SAM模型，引入空间与通道双适配器模块对SAM模型的图像编码器进行微调，利用微调后的SAM模型提取全局图结构特征；引入空间与通道双适配器模块对SAM模型的图像编码器进行微调，包括：将空间与通道双适配器模块插入SAM模型的Transformer模块中，所述通道适配器通过平均池化降低空间维度，并通过多层感知器进行特征转换；所述空间适配器通过卷积和反卷积对输入特征进行维度的调整；将通道适配结果与空间适配结果进行融合，使微调后的SAM模型适配于息肉图像； 将提取的所述局部图结构特征与全局图结构特征进行融合，得到图像特征表示； 基于融合的图像特征表示，生成分割结果； 利用所述训练数据集进行训练，输出训练好的图像分割模型。

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华中农业大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区狮子山街1号；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。