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龙图腾网获悉广州大学申请的专利内窥镜图像息肉分割方法、装置、计算机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：CN120823382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510675256.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权内窥镜图像息肉分割方法、装置、计算机设备及存储介质是由庞彦;龙育诚;黄艳;孟庆洁;董长宇;黄腾设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本内窥镜图像息肉分割方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及内窥镜图像息肉分割方法、装置、计算机设备及存储介质，已训练的神经网络模型包括特征提取层、自适应感知模块、综合特征提取模块和分割头，所述方法包括：获取待处理的内窥镜图像；将所述待处理的内窥镜图像输入到已训练的神经网络模型中，利用所述特征提取层对所述内窥镜图像进行特征提取，得到多个不同尺度的特征图；将多个不同尺度的特征图输入所述自适应感知模块，利用所述自适应感知模块中的可变形卷积结构分别对多个不同尺度的特征图进行柔性特征处理，得到每一所述特征图对应的优化特征图；将多个所述优化特征图进行融合处理之后输入所述分割头，得到所述分割头输出的息肉分割图像。本申请能够提高内窥镜图像息肉分割的准确性。

本发明授权内窥镜图像息肉分割方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种内窥镜图像息肉分割方法，其特征在于，已训练的神经网络模型包括特征提取层、自适应感知模块、综合特征提取模块和分割头，所述自适应感知模块包括特征分割单元、第一处理子模块和第二处理子模块，其中，所述第一处理子模块包括多个自适应感知单元，所述第二处理子模块包括第一深度卷积层、33卷积层和第二深度卷积层，所述方法包括： 获取待处理的内窥镜图像； 将所述待处理的内窥镜图像输入到已训练的神经网络模型中，利用所述特征提取层对所述内窥镜图像进行特征提取，得到多个不同尺度的特征图； 将多个不同尺度的特征图输入所述自适应感知模块，具体包括： 将所述特征图输入所述特征分割单元，利用所述特征分割单元将所述特征图分割为第一子特征图和第二子特征图； 利用所述第一处理子模块对所述第一子特征图进行局部处理，得到局部细节特征图，包括：将所述第一子特征图进行局部特征提取，得到多个局部特征图；利用每一所述自适应感知单元分别将对应的局部特征图进行局部柔性处理，得到每一所述局部特征图对应的局部柔性特征图；以及将多个所述局部柔性特征图进行平均处理，得到所述局部细节特征图； 利用所述第二处理子模块对所述第二子特征图进行全局处理，得到全局结构特征图，包括：将所述第二子特征图输入所述第一深度卷积层进行深度卷积处理，得到所述第一深度卷积层输出的深度卷积图像；将所述深度卷积图像输入所述33卷积层进行卷积和归一化处理，得到归一化后的深度卷积图像；以及将归一化后的深度卷积图像输入所述第二深度卷积层进行二次深度卷积处理，得到所述全局结构特征图； 基于所述局部细节特征图和所述全局结构特征图，得到每一所述特征图对应的优化特征图； 利用所述综合特征提取模块将多个所述优化特征图进行融合处理之后输入所述分割头，得到所述分割头输出的息肉分割图像。

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