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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利不确定性增强上下文注意力网络的息肉图像分割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：CN116563536B 。

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：202310398213.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权不确定性增强上下文注意力网络的息肉图像分割系统是由刘军清;张威威;康维;王鹏;张思甜设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本不确定性增强上下文注意力网络的息肉图像分割系统在说明书摘要公布了：本发明提出了不确定性增强上下文注意力网络的息肉图像分割系统，包括：构建息肉图像的数据集；基于UACANet网络模型，构建息肉图像分割模型；基于所述数据集，对所述息肉图像分割模型进行训练和测试；基于测试后的所述息肉图像分割模型，进行息肉图像分割。本发明可以解决现有的息肉分割算法所采用的骨干网络对息肉边界分割不明显、外观尺寸大小存在差异导致难以检测及漏检率高，模型的表达能力不足，甚至最终导致模型泛化能力弱，模型深度变深，参数量变大等问题。

本发明授权不确定性增强上下文注意力网络的息肉图像分割系统在权利要求书中公布了：1.不确定性增强上下文注意力网络的息肉图像分割系统，其特征在于，包括：第一构建模块、第二构建模块、训练模块和输出模块； 所述第一构建模块，用于构建息肉图像的数据集； 所述第二构建模块，用于基于UACANet网络模型，构建息肉图像分割模型； 所述训练模块，用于基于所述数据集，对所述息肉图像分割模型进行训练和测试； 所述输出模块，用于基于测试后的所述息肉图像分割模型，进行息肉图像分割； 构建所述息肉图像分割模型包括： 在UACANet网络模型基础上，利用UACANet网络模型的输出结果作为注意力图，引导高层融合特征，设计了一个多尺度残差推理模块来获得融合后特征的信息，分割出息肉目标； 所述息肉图像分割模型包括：骨干网络、并行轴向注意力编码器模块、并行轴向注意力解码器模块、不确定性增强上下文注意力模块、RFB模块和多尺度残差推理模块； 基于所述骨干网络提取多尺度特征，其中，所述多尺度特征包括：低级特征和 高级特征；将高级特征并行轴向注意力编码器模块得到编码后的特 征信息，来自的两个并行轴向注意力编码器模块的特征图都用于侧向融合路径、并 行轴向注意力解码器和不确定性增强上下文注意力；将并行轴向注意力解码器和并行轴向 注意力编码器模块的两个输出特征图连接起来，经过并行轴向注意力解码器后得到息肉的 初始显著性图；然后来自并行轴向注意力编码器模块和并行轴向注意力解码器的特征图被 连接用于第一个不确定性增强上下文注意力模块，来自第二个不确定性增强上下文注意力 模块的输出显著性图被用于上下文引导；得到的第二个不确定性增强上下文注意力模块的 输出经过一个上采样后分别与低级特征做卷积，然后经过RFB模块来扩大感受野 输出得到；经过上采样后与进行拼接操作，再经过3×3卷积，之后与进 行拼接操作，输出的结果再进行3×3卷积，送入多尺度残差推理模块，最终得到分割结果。

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