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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种基于P2T和反向注意力机制的结直肠息肉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：CN115775319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211507082.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于P2T和反向注意力机制的结直肠息肉分割方法是由冯云丛;邢帅杰;王海瑞设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于P2T和反向注意力机制的结直肠息肉分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于P2T和反向注意力机制的结直肠息肉图像分割方法，该方法包括：第一，对输入图像进行预处理，将图像的大小调整为352×352，png格式，并对其进行随机翻转、随机旋转和归一化处理。第二，采用金字塔池化TransformerPyramidPoolingTransformer，P2T作为主干网络来完成编码的主要任务。第三，构建基于卷积神经网络的级联部分解码器聚合高层中的特征，并生成一个全局特征图作为反向注意力机制ReverseAttention，RA的初始引导区域。第四，采用反向注意力机制来挖掘低层特征中的边界信息，并建立结直肠息肉区域与边界信息之间的关系，完成结直肠息肉图像分割。实验结果表明，所述基于P2T和反向注意力机制的结直肠息肉图像分割方法能够实现准确的分割。

本发明授权一种基于P2T和反向注意力机制的结直肠息肉分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于P2T和反向注意力机制的结直肠息肉分割方法，其特征在于，通过如下步骤实现： 步骤一，对输入图像进行预处理，将输入图片的大小调整为352×352，png格式，并对其进行随机翻转、随机旋转和归一化处理； 步骤二，采用金字塔池化Transformer模块，即PyramidPoolingTransformer，P2T，作为主干网络来完成编码的主要任务，该模块由基于金字塔池化的多头自注意力模块、前馈网络和两个残差连接组成，采用P2T构建编码器的主干网络； 步骤三，构建基于卷积神经网络的级联部分解码器聚合高层中的特征，并生成一个全局特征图作为反向注意力机制的初始引导区域，我们定义F·由一个核大小为3×3，填充为1的卷积层、BatchNormlization和ReLU激活函数组成，具体包括： f34＝F3ConcatF1f4⊙f3,F2f4， Sg＝F8F7ConcatF4f4⊙F5f3⊙f2,F6f34， 其中，fi为步骤二中编码器各个层输出的特征图，⊙表示Hadamard乘积，Sg为级联部分编码器的输出也就是全局特征图； 步骤四，采用两个反向注意力模块来挖掘低层特征中的边界信息，并建立起结直肠息肉区域与边界信息之间的关系，完成息肉分割，具体包括： R3＝f3⊙A3， 其中，ρ·表示下采样操作，σ·是Sigmoid函数，是从矩阵E中减去输入的逆运算，A3是第一个反向注意力模块中的反向注意力权重，R3是第一个反向注意力模块的输出，然后再将R3和下采样后的Sg进行元素相加操作，输出为S3，第二个反向注意力模块可描述如下： R1＝f1⊙A1， 与第一个反向注意力模块不同的是，ρ·表示上采样操作，将R1和上采样后的S3进行元素相加操作，输出为S1，最后经过Sigmoid激活函数，完成分割。

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