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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利全切片图像处理方法、装置、电子设备和存储介质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：CN120147804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510308246.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权全切片图像处理方法、装置、电子设备和存储介质是由牟玮;田捷;常凌乾;卢一诺;齐明昕;付瑶设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本全切片图像处理方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种全切片图像处理方法、装置、电子设备和存储介质，该方法确定全切片图像中包括的多个实例区域图像，以及表征每个实例区域图像对应位置的坐标信息。将多个坐标信息输入到位置增强模块中进行位置增强，得到每个坐标信息的增强位置。基于多个实例区域图像和对应的增强位置进行去冗余处理的实例融合，得到去除冗余后的多个实例编码信息和多个增强位置，并将多个实例编码信息和通过二维旋转嵌入模块后的多个增强位置输入注意力模块进行信息交互以及实例聚合，得到全切片图像的图像特征信息。本公开通过图像特征信息提取算法的框架设置增强实例聚合过程实例位置的关注程度，以及实例聚合过程的稳定性，最终得到更加准确的图像特征信息。

本发明授权全切片图像处理方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种全切片图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 确定全切片图像中包括的多个实例区域图像，以及每个所述实例区域图像对应的坐标信息，所述坐标信息用于表征对应的实例区域图像在所述全切片图像中的位置； 将所述多个实例区域图像和对应的坐标信息输入训练得到的特征提取模型，输出对应的图像特征信息； 其中，所述特征提取模型包括位置增强模块、二维旋转嵌入模块和注意力模块； 所述将所述多个实例区域图像和对应的坐标信息输入训练得到的特征提取模型，输出所述全切片图像对应的图像特征信息，包括： 将多个所述坐标信息输入到所述位置增强模块中进行位置增强，得到每个所述坐标信息对应的增强位置； 基于所述多个实例区域图像和对应的增强位置进行去冗余处理的实例融合，得到去除冗余后的多个实例编码信息和多个增强位置； 将所述多个实例编码信息和通过所述二维旋转嵌入模块后的多个增强位置输入所述注意力模块进行信息交互以及实例聚合，得到所述全切片图像对应的图像特征信息； 所述将所述多个实例编码信息和通过所述二维旋转嵌入模块后的多个增强位置输入所述注意力模块进行信息交互以及实例聚合，得到所述全切片图像对应的图像特征信息，包括： 通过注意力模块进行语义信息提取，得到每个所述实例编码信息对应的语义信息； 基于对应的所述语义信息对所述多个实例编码信息进行实例聚合，得到信息聚合结果； 对于每个所述实例编码信息，在所述信息聚合结果中搜索对应的邻域实例编码信息，并根据所述信息聚合结果进行自注意力操作，得到所述全切片图像对应的图像特征信息； 所述对于每个所述实例编码信息，在所述信息聚合结果中搜索对应的邻域实例编码信息，并根据所述信息聚合结果进行自注意力操作，得到所述全切片图像对应的图像特征信息，包括： 通过公式基于所述信息聚合结果进行自注意力操作，得到所述全切片图像对应的图像特征信息，其中，z为一个实例，为图像特征信息，为每个所述实例编码信息对应邻域实例编码信息组成的矩阵，是信息聚合结果，2D-RoPE为二维旋转位置嵌入函数，是实例编码信息z的增强位置，P是和对应的增强位置，和为权重向量，d为所述实例编码信息的维度。

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