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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于多尺度注意力特征增强的宫颈细胞分类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：CN116386034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310131751.6，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于多尺度注意力特征增强的宫颈细胞分类方法是由刘娟;金钰设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度注意力特征增强的宫颈细胞分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度注意力特征增强的宫颈细胞分类方法，包括：S1：使用深度卷积神经网络提取多尺度特征；S2：根据FPN中的特征融合方法构造多尺度特征金字塔；S3：对金字塔特征中每层特征分别计算空间注意力和通道注意力，生成空间注意力金字塔以及通道注意力向量；S4：利用空间注意力金字塔阈值分割得到的masks增强空间注意力；S5：使用增强后的空间注意力金字塔与各层通道注意力向量对S2中的多尺度金字塔特征进行注意力加权，得到多尺度注意力特征金字塔；S6：分别对多尺度注意力特征金字塔中的每层特征构造分类器；S7：对整个网络进行梯度下降优化训练并对宫颈细胞进行分类预测。本发明提供一种具有更高分类准确率的宫颈细胞分类模型。

本发明授权一种基于多尺度注意力特征增强的宫颈细胞分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度注意力特征增强的宫颈细胞分类方法，其特征在于，步骤如下： S1：使用包含多个block的深度卷积神经网络从宫颈细胞图像中提取多尺度特征；所述深度卷积神经网络为任何通用分类网络的backbone，该网络被分成n个block，每个block的输出特征图具有不同的尺度； S2：根据FPN中的特征融合方法构造多尺度特征金字塔；S2中通过将深层block输出的特征图采样至浅层block输出特征图同样大小后，与浅层block输出特征图相加实现自上而下的不同尺度特征的融合，并使用每个block输出特征与深层特征融合后的特征构建多尺度特征金字塔； S3：使用APN对多尺度金字塔特征中每层特征分别计算空间注意力和通道注意力，生成空间注意力金字塔以及各层的通道注意力向量； 其中，S3包括： S3.1：对多尺度金字塔特中的每层特征进行反卷积和sigmoid归一化，生成每层特征对应的空间注意力图； S3.2：对多尺度金字塔特中的每层特征依次经过全局平均池化和两个全连接层后生成初始通道注意力； S3.3：使用当前层的初始通道注意力与浅层的通道注意力相加融合得到当前层最终的通道注意力，实现自下而上的不同尺度注意力特征融合； S4：利用空间注意力金字塔阈值分割得到的masks增强空间注意力； S5：使用增强后的空间注意力金字塔与各层通道注意力向量对S2中的多尺度金字塔特征进行注意力加权，得到用于分类的多尺度注意力特征金字塔； S6：分别对多尺度注意力特征金字塔中的每层特征构造分类器； S7：利用三项损失函数对整个网络进行端到端的梯度下降优化训练，用训练好的分类网络对宫颈细胞进行分类预测。

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