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龙图腾网获悉无锡莱姆顿科技股份有限公司申请的专利基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割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：CN120876516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511386372.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割方法及系统是由郭小林;包献忠;陈锡福;丁瑜设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：获取病理图像并进行图像区域划分，得到多个图像区域；利用交叉注意力机制对图像区域进行局部交叉融合，得到局部交叉融合特征；采用图注意力网络对局部交叉融合特征进行建模，得到区域间图注意力特征；通过编码器提取图像的卷积特征，并结合自注意力机制与图同构网络进行全局结构学习，得到图同构网络特征；融合上述特征，得到全局与局部交互特征；最终将全局与局部交互特征与卷积特征输入解码器，输出分割结果。本发明有效解决了HE染色病理图像因染色异质性和形态多样性导致的分割难题，显著提升了分割精度与鲁棒性。

本发明授权基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割的病理图像； 对所述病理图像进行图像区域划分，得到多个图像区域； 对所述多个图像区域进行局部交叉融合，得到每个图像区域的局部交叉融合特征； 基于图注意力机制，对所述局部交叉融合特征进行区域间关系建模，得到区域间图注意力特征，具体包括：将每个图像区域的局部交叉融合特征作为图中的一个节点；利用图注意力网络动态计算节点之间的注意力权重，并聚合邻居节点特征，更新每个节点的特征表示，得到所述区域间图注意力特征； 对所述病理图像进行编码，提取卷积特征； 通过自注意力机制对所述卷积特征进行像素间依赖关系建模，并基于图同构网络对建模后的特征进行全局结构学习，得到图同构网络特征； 融合所述区域间图注意力特征与所述图同构网络特征，得到全局与局部交互特征； 将所述全局与局部交互特征与所述卷积特征进行解码，输出最终的分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人无锡莱姆顿科技股份有限公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区蠡园开发区吟白路1号研创大厦13楼1301；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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