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龙图腾网恭喜华侨大学申请的专利一种两阶段生成对抗网络引导的宫颈癌病理图像分析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：CN119722671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510221167.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种两阶段生成对抗网络引导的宫颈癌病理图像分析方法是由杨彤;李萍;柳培忠;刘博;范宇凌设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种两阶段生成对抗网络引导的宫颈癌病理图像分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种两阶段生成对抗网络引导的宫颈癌病理图像分析方法，包括如下步骤：采集宫颈癌的真实病理图像并打上真实标签；基于两阶段生成对抗网络构建宫颈癌病理数据生成网络，包括病理图像生成网络和病理图像标签生成网络；宫颈癌病理数据生成网络接收宫颈癌的真实病理图像并打上真实标签，输出生成病理图像及对应的生成标签，用于联合训练下游分割网络；使用训练好的下游分割网络对宫颈癌病理图像进行分割，识别其中的癌变组织、实性组织和背景部分。本发明通过生成病理图像数据，提高宫颈癌病理图像分析的效率和准确率。

本发明授权一种两阶段生成对抗网络引导的宫颈癌病理图像分析方法在权利要求书中公布了：1.一种两阶段生成对抗网络引导的宫颈癌病理图像分析方法，其特征在于，包括如下步骤：采集宫颈癌的真实病理图像并打上真实标签；基于两阶段生成对抗网络构建宫颈癌病理数据生成网络，包括病理图像生成网络和病理图像标签生成网络；宫颈癌病理数据生成网络接收宫颈癌的真实病理图像并打上真实标签，输出生成病理图像及对应的生成标签，用于联合训练下游分割网络；使用训练好的下游分割网络对宫颈癌病理图像进行分割，识别其中的癌变组织、实性组织和背景部分；其中，病理图像生成网络和病理图像标签生成网络均采用生成对抗网络；所述病理图像生成网络包括依次连接的全连接层、图像生成器、图像判别器；所述病理图像标签生成网络包括依次连接的病理先验特征引导损失块、标签生成器和标签判别器；所述病理图像生成网络接收真实病理图像并输出生成病理图像，其过程包括以下步骤：从真实病理图像中获取随机隐藏变量z并进行正则化后，输入到全连接层中得到解耦的中间隐藏向量s，表示为：s＝W×z+b；其中，W是权重系数，b是偏置向量；将中间隐藏向量s与真实病理图像一起输入到图像生成器中，生成不同尺度的特征，输入图像判别器进行判别；所述图像生成器在上采样阶段利用病理风格特征信息融合归一化模块加入随机噪声yz，丰富生成病理图像的细节信息；图像判别器输出生成病理图像；所述病理图像标签生成网络接收带真实标签的真实病理图像以及病理图像生成网络输出的生成病理图像，输出生成标签，其过程包括以下步骤：病理先验特征引导损失块接收带真实标签的真实病理图像以及病理图像生成网络输出的生成病理图像，生成病理先验特征引导损失，输入到标签生成器；利用标签生成器和标签鉴别器之间的对抗，生成对应生成病理图像的标签；所述病理先验特征引导损失LITL-A表示为：LITL-A＝λdLGC+λeLGB+λfLDFP；其中，λd、λe和λf分别为交叉熵损失、边界损失和距离特征惩罚交叉熵损失的权重；LGC表示交叉熵损失，LGB表示边界损失，LDFP表示距离特征惩罚交叉熵损失。

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