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龙图腾网获悉苏州可帮基因科技有限公司申请的专利结直肠腺体分割方法、装置、设备及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：CN121053393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511589146.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权结直肠腺体分割方法、装置、设备及存储介质是由徐清华;文虎儿;王奇峰;陆思玮设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本结直肠腺体分割方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结直肠腺体分割方法、装置、设备及存储介质，该方法通过三阶段弱监督学习实现精准分割：第一阶段利用未标注结直肠病理图像块构建自监督数据集，对视觉模型进行预训练及微调，获得适配病理组织领域的特征编码器；第二阶段基于带图像级腺体标签的病理图像构建原始数据集，经特征提取、分类网络训练、注意力热图生成、图像融合阈值化及全连接条件随机场优化，生成高质量精细伪标签；第三阶段以精细伪标签构建弱监督分割数据集，采用边界感知损失函数训练腺体分割模型，最终实现对无标注结直肠病理图像的像素级腺体分割。本发明无需像素级标注即可实现准确的腺体分割，有效降低了标注成本。

本发明授权结直肠腺体分割方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.结直肠腺体分割方法，其特征在于，包括： 步骤S1：利用未标注的结直肠病理图像块构建自监督学习数据集，并将其对视觉模型进行自监督预训练及微调，获得能够提取病理组织领域特征的特征编码器； 步骤S2：收集带有图像级腺体标签的结直肠组织病理图像，将每个病理图像划分为若干图像块，并对其进行预处理后，构建原始数据集； 步骤S3：利用特征编码器获取原始数据集中各图像块的图像块特征，将其与对应图像级腺体标签进行匹配，构建弱监督分类数据集； 步骤S4：使用弱监督分类数据集训练图像块级别的分类网络，所述分类网络能够预测图像块是否含腺体结构； 步骤S5：将特征编码器嵌入训练好的分类网络，通过注意力机制生成与各原始病理图像对应的注意力热图，以突出显示腺体关键区域； 步骤S6：将每个注意力热图上采样至原始病理图像的分辨率，并将其与原始病理图像进行加权融合，对融合后的融合图像进行阈值处理，生成二值掩膜作为初步伪标签； 步骤S7：采用全连接条件随机场对初步伪标签进行边界优化，得到边界清晰的精细伪标签； 步骤S8：将原始数据集中的图像块与步骤S7得到的图像级精细伪标签进行匹配，构建弱监督分割数据集； 步骤S9：利用弱监督分割数据集，采用边界感知损失函数训练腺体分割模型，所述腺体分割模型能够输出像素级的腺体预测结果； 步骤S10：将待处理的无标注的结直肠病理图像输入训练好的腺体分割模型，输出像素级的腺体分割结果。

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