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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市生強科技有限公司申請的專利用于早期腸癌脈管侵犯現(xiàn)象分析的實例分割方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120235889B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510712776.4，技術領域涉及：G06T7/10；該發(fā)明授權用于早期腸癌脈管侵犯現(xiàn)象分析的實例分割方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)是由凌希通;王宜治;樸正華;黃強;王子晗;申志遠設計研發(fā)完成，并于2025-05-30向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本用于早期腸癌脈管侵犯現(xiàn)象分析的實例分割方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種用于早期腸癌脈管侵犯現(xiàn)象分析的實例分割方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，本發(fā)明構建端到端自動化流程：首先對數(shù)字病理圖像多倍率重疊裁剪，通過Mask2former實例分割網(wǎng)絡進行高敏感實例分割；繼而采用高效并查集算法合并重疊掩碼，結合ROI擴展算法遞歸補全不完整實例；通過剛性?非剛性?微配準實現(xiàn)HE、CD?31、D2?40染色全切片級對齊，基于配準結果裁剪三模態(tài)實例級圖塊；最終利用病理大模型增強的混合專家網(wǎng)絡融合多模態(tài)特征，動態(tài)篩選專家通路進行真假陽性判別。本發(fā)明為早期腸癌精準診斷提供高效技術方案，適用于病理大數(shù)據(jù)分析與臨床輔助診斷。

本發(fā)明授權用于早期腸癌脈管侵犯現(xiàn)象分析的實例分割方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)在權利要求書中公布了：1.一種用于早期腸癌脈管侵犯現(xiàn)象分析的實例分割方法，其特征在于，包括以下步驟： S00、將數(shù)字病理圖像在多倍率下通過重疊裁剪生成適配深度學習模型輸入的多尺度圖像塊； S10、采用Mask2former實例分割網(wǎng)絡對所述多尺度圖像塊進行脈管侵犯的實例分割，所述Mask2former實例分割網(wǎng)絡以ResNet-101作為骨干網(wǎng)絡，提取四個層級的多尺度特征圖輸入分割解碼網(wǎng)絡，并通過預設數(shù)量的查詢Token和多頭注意力機制進行實例預測； S20、基于高效并查集算法對全視野范圍內(nèi)的分割掩碼進行合并，將存在交集的掩碼歸為同一連通分量并保留最大置信度分數(shù)，再通過ROI擴展算法對邊緣不完整的實例進行遞歸擴展推理，直至無新的不完整實例； 其中，并查集算法通過路徑壓縮和按秩合并優(yōu)化策略處理重疊掩碼，合并閾值Tm為0；所述ROI擴展算法通過判斷實例分割掩碼輪廓的連續(xù)重疊點數(shù)量與檢測框直線總點數(shù)的比值Re大于閾值Te識別不完整邊緣； S30、通過配準算法對HE染色、CD-31染色和D2-40染色的全切片圖像進行剛性配準、非剛性配準及微配準，實現(xiàn)實例級對齊； S40、以HE染色上的疑似脈管侵犯區(qū)域為基準，在配準后的CD-31染色和D2-40染色圖像中對應裁剪相同區(qū)域，形成三模態(tài)實例級對齊的圖塊； S50、將所述三模態(tài)實例級對齊的圖塊輸入病理大模型增強的混合專家網(wǎng)絡，通過門控激活網(wǎng)絡動態(tài)選擇專家通路，融合多模態(tài)特征進行真假陽性判別； 其中，所述病理大模型為預訓練的VIT-Large模型，凍結前23層Transformer模塊參數(shù)，僅更新后L-23層參數(shù)對三模態(tài)圖塊分別提取特征向量，其中L為VIT模型總層數(shù)；所述混合專家網(wǎng)絡包含4個專家，每個染色模態(tài)激活2個專家，通過權重共享的門控激活網(wǎng)絡計算專家通路激活概率，對單染色專家特征采用加法聚合，對多染色特征采用拼接聚合。

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