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龍圖騰網獲悉福州大學申請的專利一種基于深度學習的結直腸癌病灶區域輕量級分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115409846B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210596796.6，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于深度學習的結直腸癌病灶區域輕量級分割方法是由李蘭蘭;胡益煌;王大彪;徐斌設計研發完成，并于2022-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的結直腸癌病灶區域輕量級分割方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于深度學習的結直腸癌病灶區域輕量級分割方法，包括以下步驟；步驟S1、數據處理：對獲得的腹部圖像進行數據預處理和數據增強操作；步驟S2、網絡搭建與訓練：所述網絡為基于語境引導網絡搭建的神經網絡，在語境引導塊中加入高效金字塔通道注意力模塊，采用殘差思想與語境引導塊提取的局部特征結合，進行神經網絡訓練；步驟S3、預測分割：向神經網絡輸入測試數據，讀取訓練時保存好的模型權重并執行預測分割，將輸出的圖像病灶區域預測分割結果與神經網絡的Label進行對比評價；本發明能取得較為優異的分割效果，而且能夠在模型輕量化和性能之間取得較好的平衡。

本發明授權一種基于深度學習的結直腸癌病灶區域輕量級分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的結直腸癌病灶區域輕量級分割方法，其特征在于：包括以下步驟； 步驟S1、數據處理：對獲得的腹部圖像進行數據預處理和數據增強操作； 步驟S2、網絡搭建與訓練：所述網絡為基于語境引導網絡搭建的神經網絡，在語境引導塊中加入高效金字塔通道注意力模塊，采用殘差思想與語境引導塊提取的局部特征結合，進行神經網絡訓練； 步驟S3、預測分割：向神經網絡輸入測試數據，讀取訓練時保存好的模型權重并執行預測分割，將輸出的圖像病灶區域預測分割結果與神經網絡的Label進行對比評價； 步驟S2中，網絡模型為高效金字塔語境引導網絡模型，即輕量性的語境引導網絡模型，并在此基礎上引入深度可分離卷積以整體改進模型，在神經網絡的編碼模塊中加入高效金字塔通道注意力模塊以學習圖像中的多尺度全局特征，并采用殘差思想與語境引導塊提取的局部特征相結合，學習豐富圖像中的高級和低級語義特征； 所述網絡模型為具有三個下采樣部分的EPCG-Net模型，在第一個下采樣部分只疊加三個標準卷積層進行特征的初步提取，在第二部分和第三部分中將M和N個EPCG塊進行疊加，以分別將特征圖下采樣到輸入圖像； 對于第二部分和第三部分來說，第一層的輸入是通過組合前一部分的第一和最后一塊來獲得，以使得圖像特征得到重用激勵； 最后，使用1×1卷積層和線性插值上采樣來產生分割預測，具體為；特征提取的EPCG塊的空洞卷積采用深度可分離卷積；注意力模塊采用分組卷積。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人福州大學，其通訊地址為：350108 福建省福州市閩侯縣福州大學城烏龍江北大道2號福州大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。