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龙图腾网获悉南通大学申请的专利基于模糊增强Transformer的弱监督组织病理图像分割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：CN119941760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510086101.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于模糊增强Transformer的弱监督组织病理图像分割方法是由丁卫平;成晓天;周天奕;郭静;谢天;黄嘉爽;鞠恒荣;姜舒设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊增强Transformer的弱监督组织病理图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模糊增强Transformer的弱监督组织病理图像分割方法，属于医学图像智能处理技术领域。解决了医学图像数据标签获取成本高导致难以投入实际应用的技术问题，其技术方案为：首先从组织病理数据集中读取图像，并进行数据预处理；接下来将图像输入Transformer中，获取注意力矩阵及最终层输出；接着利用模糊增强注意力模块生成模糊增强注意力图，并用于引导池化操作来训练Transformer模型；最后，提取模型的模糊增强注意力图，经过后处理生成病理图像分割结果。本发明的有益效果为：使用易于获取的图像级标签实现准确的组织病理图像分割，推动深度学习在医疗诊断领域的实际应用。

本发明授权基于模糊增强Transformer的弱监督组织病理图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于模糊增强Transformer的弱监督组织病理图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：从组织病理数据集中读取图像其中H和W分别为图像的高度和宽度，进行数据预处理操作，然后将图片切割成N个大小为P×P的不重叠图像块，其中N为图像块的数量，P为图像块的边长； S2：将预处理后的组织病理图像构建成输入令牌输送到Transformer编码器层，获取Transformer编码器层的注意力矩阵并提取亲和力矩阵最终层图像块令牌输出及类别令牌输出其中D为令牌的维度； S3：将图像块令牌输出重塑后输入构建的模糊增强注意力模块，基于模糊规则提取图像块令牌输出中的模糊特征，模糊特征与图像块令牌输出拼接后通过卷积操作融合生成模糊增强注意力图； S4：将生成的模糊增强注意力图经过处理后作为权重引导池化操作，生成图像块令牌预测得分，将类别令牌输出经过降维后生成类别令牌预测得分，将两种得分分别与图像真实标签计算多标签软边缘损失训练Transformer模型； S5：提取训练好的模型中的模糊增强注意力图，通过ReLU激活函数及最大归一化操作，接着使用亲和力矩阵进行后处理，上采样后通过argmax操作后生成分割结果，其中argmax为获取最大值所在位置索引操作。

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通大学，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院；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”。

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