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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于邻域像元特征分类器的肿瘤图像区域提取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：CN120070961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510077655.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于邻域像元特征分类器的肿瘤图像区域提取方法及系统是由马昕;吕如茵;朱晓彬;肖潇设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于邻域像元特征分类器的肿瘤图像区域提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于邻域像元特征分类器的肿瘤图像区域提取方法及系统，包括：采集待识别肿瘤的医学样本偏振图像；对医学样本偏振图像进行预处理，得到预处理后偏振图像；计算预处理后偏振图像中每个像元的穆勒矩阵以及衍生偏振特征参数；确定邻域像元特征分类器，结合穆勒矩阵和衍生偏振特征参数筛选非边界像元，对非边界像元进行插值处理形成多维特征矩阵；利用多层感知机对多维特征矩阵进行神经网络识别，采用四折交叉验证邻域像元特征分类器的概率结果，基于概率结果确定待识别肿瘤识别结果。本发明通过每个像元及其周围像元的二维特征关系，解决多层感知机对肿瘤切缘的不敏感问题，实现对新鲜样本偏振图像的骨肿瘤区域和肿瘤切缘的自动识别。

本发明授权基于邻域像元特征分类器的肿瘤图像区域提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于邻域像元特征分类器的肿瘤图像区域提取方法，其特征在于，包括： 采集待识别肿瘤的医学样本偏振图像； 对所述医学样本偏振图像进行预处理，得到预处理后偏振图像； 计算所述预处理后偏振图像中每个像元的穆勒矩阵以及衍生偏振特征参数； 确定邻域像元特征分类器，结合所述穆勒矩阵和所述衍生偏振特征参数筛选非边界像元，对所述非边界像元进行插值处理形成多维特征矩阵； 利用多层感知机对所述多维特征矩阵进行神经网络识别，采用四折交叉验证所述邻域像元特征分类器的概率结果，基于所述概率结果确定待识别肿瘤识别结果； 确定邻域像元特征分类器，结合所述穆勒矩阵和所述衍生偏振特征参数筛选非边界像元，对所述非边界像元进行插值处理形成多维特征矩阵，包括： 确定邻域窗口大小，以每个像元周围的大小窗口中的像元作为邻域特征； 判断任一像元是否属于边界像元，设，，若和均为正值，且离边界的距离大于等于预设个数像元，则确定像元为非边界像元，否则，若和存在至少一个负值，则确定像元为边界像元； 确定计数器，重新计算和，若确定计算出的新的属于空数组，则，待完成任一像元的所有和的计算，检查值，若，则通过插值方法估计对应空像元的值，若，则不对窗口中的数据进行插值处理； 将每个非边界像元周围大小窗口中的像元特征进行组合，将窗口中出现的空像元采用三次样条插值后加入到维度为的特征向量中，对于边界像元则不构建特征向量，完成所有像元构建后，形成的多维特征矩阵，和分别表示所有像元的行数和列数。

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