买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种深度学习相融合的协同学习增强的结肠息肉分割方法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：CN116206105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310025149.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种深度学习相融合的协同学习增强的结肠息肉分割方法是由邓赵红;王园园;娄琼丹;胡曙东;刘月影;王士同设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习相融合的协同学习增强的结肠息肉分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能医疗计算机辅助诊断应用领域，涉及一种深度学习相融合的协同学习增强的结肠息肉分割方法。该方法包括特征提取模型、融合模块和多视角协同学习，其中特征提取模型分为两个分支，其一是利用DeiT‑Small提取全局特征信息，建立每个像素之间的关联；其二是利用HardNet‑MSEG提取局部特征信息，获取更多的低级细节信息。本发明为了提高小目标结肠息肉图像的分割精度，基于公开的结肠息肉图像数据集和最初的深度学习单分支分割方法，提出一种深度学习技术相融合的方法，并使用多视角协同学习增强结肠息肉分割。相较于改进前的利用单个深度学习方法提取的特征更丰富，弥补了单一分支的信息遗漏缺陷。

本发明授权一种深度学习相融合的协同学习增强的结肠息肉分割方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习相融合的协同学习增强的结肠息肉分割方法，其特征在于，步骤如下： 第一步：对结肠镜图像训练数据统一分辨率； 第二步：将训练集分别输入到Transformer分支和CNN分支中； 第三步：Transformer分支中首先对输入的图像预处理为二维序列形式，然后输入到DeiT-small中进行全局特征信息提取，最后对DeiT-small的输出序列重塑为通道的2D特征图像，然后使用两次渐进式上采样得到特征图； 第四步：CNN分支中首先将输入图像传到HardNet-MSEG网络中进行提取局部特征信息，然后对于HardNet-MSEG的输出进行下采样得到，然后对进行2倍率上采样、卷积、BatchNorm、ReLu操作得到，接着对进行上采样再下采样得到，同理基于更新； 第五步： 5.1将Transformer分支提取的特征图和CNN分支提取的特征图输入到全局-局部融合子模块中，实现对来自两个分支同一尺度下的特征图的融合，最终的输出表示融合特征图； 5.2将全局-局部融合子模块的输出输入到密集融合子模块中进行多尺度特征融合，目的是为了获得更全面的特征表示； 第六步：将Transformer分支、CNN分支、融合分支视为三个视角，使用多视角协同的目标函数进行训练，实现自适应的评估每个视角的权重； 第七步：网络结构中三个视角输出三个预测图，利用每个视角的权重与各自预测图相乘在相加作为最终预测图，实现综合决策。

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江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。