山东师范大学郑向伟获国家专利权
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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于边界梯度注意力网络的杯状细胞语义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：CN115994999B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211556621.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于边界梯度注意力网络的杯状细胞语义分割方法及系统是由郑向伟;马铭骏;苏德健;李真;李延青;张明哲设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于边界梯度注意力网络的杯状细胞语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于边界梯度注意力网络的杯状细胞语义分割方法及系统，该方法采用改进的基于边界梯度注意力U‑Net网络结构，通过改进现有深度神经网络模型，在编码层与解码层之间，引入三个边界梯度注意力机制，通过颜色梯度特征提取层用于学习杯状细胞周围的颜色特征变化，使得该语义分割网络在获取细胞形状信息的基础上，能有效捕获杯状细胞周围的颜色梯度特征，实现了共聚焦激光显微内镜图像中杯状细胞区域的精确分割。
本发明授权基于边界梯度注意力网络的杯状细胞语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边界梯度注意力网络的杯状细胞语义分割方法，其特征在于，包括： 采集共聚焦激光显微内镜图像； 对采集到的图像进行非病理学区域去除，提取图像中的病理学区域； 读取图像病理学区域的三通道色彩信息，并进行数据增强，得到增强后的颜色特征信息，通过Frankle-McCannRetinex算法对三通道信息进行数据增强； 建立杯状细胞语义分割模型，采用交叉熵函数定义损失函数，对杯状细胞语义分割模型进行训练； 将增强后的颜色特征信息输入训练好的杯状细胞语义分割模型中，获得杯状细胞区域的语义分割结果； 其中，所述杯状细胞语义分割模型采用U-Net网络结构； 所述的杯状细胞语义分割模型包括：输入层、四个编码层、四个解码层、三个基于边界梯度注意力引导层以及输出层，在编码层与解码层之间，引入三个边界梯度注意力机制，用于学习杯状细胞周围的颜色特征变化；边界梯度注意力机制包含7x1卷积、1x7卷积、加性注意力机制和乘性注意力机制。
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