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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利融合卷积与多层感知机神经网络的结直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：CN114511508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210028910.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权融合卷积与多层感知机神经网络的结直肠息肉分割方法是由胡奕标;金燕;贾立新;姜智伟;郑秋富设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合卷积与多层感知机神经网络的结直肠息肉分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合卷积与多层感知机神经网络的结直肠息肉分割方法，包括：1收集多种类型内窥镜下结直肠息肉图像，并通过图像随机水平翻转、随机对比度增强、0.75～1.25倍随机多尺度放大缩小和0～360度随机旋转等方法进行图像增强，组成训练样本；2构建融合卷积与多层感知机神经网络，其中包含卷积与多层感知机编码器、平行自注意力模块、级联语义特征聚合模块和通道引导分组逆向注意力模块；3利用训练样本训练所述神经网络，优化网络参数，确定网络参数后与神经网络共同组成模型；4应用时，采集内窥镜下结直肠图像，并输入至模型中，经计算输出结直肠息肉分割图像。该方法提升结直肠息肉的分割效果。

本发明授权融合卷积与多层感知机神经网络的结直肠息肉分割方法在权利要求书中公布了：1.一种融合卷积与多层感知机神经网络的结直肠息肉分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集多种类型内窥镜下结直肠息肉图像，并进行图像增强，组成训练样本；2构建包含卷积与多层感知机的神经网络，其中包含卷积与多层感知机编码器、平行自注意力模块、级联语义特征聚合模块和通道引导分组逆向注意力模块；步骤2中卷积与多层感知机编码器、平行自注意力模块、级联语义特征聚合模块和通道引导分组逆向注意力模块的构建具体过程如下：步骤2.1构建卷积与多层感知机编码器：先构建一个纯卷积层，包含一个1×1卷积、3×3卷积、1×1卷积，重复序列；再构建卷积与多层感知机混合层，依次包含通道感知机、3×3深度可分离卷积、通道感知机，分别重复序列，以此构成3个卷积、感知机混合层；步骤2.2构建平行自注意力模块：平行自注意力模块包含通道注意力分支和空间注意力分支，其中通道注意力分支描述为AttchX＝Mzσ1MvX×δσ2MqX 是实数域，Mv,Mq和Mz是1×1卷积，σ1,σ2是整形操作，δ是sofmax操作；最后通道注意力分支的输出是⊙是Hadamard乘积；再构建空间注意力分支： C表示卷积通道数，H表示特征图的高度，W表示特征图的宽度；σ1,σ2和σ3为整形操作，Mv,Mq是1×1卷积，ρ是全局平均池化操作,δ是sofmax操作；空间注意力分支的最终输出是最后整个模块输出是步骤2.3构建级联语义特征聚合模块：先将高级特征H3和H2进行矩阵相乘后和低级特征L1进行通道相加，同时高级特征H1和低级特征L1进行矩阵相乘后将和高级特征H3和H2融合后的结果进行通道相加；最后经过3×3和1×1卷积操作将通道维度降低；最后模块的输出为G:G＝M1M3ConcatM3M3ConcatM3H3×M3H2M3H1M3L1×M3H1M1是1×1卷积，M3是3×3卷积，Concat是通道相加操作；步骤2.4构建通道引导分组逆向注意力模块：首先来自级联语义特征聚合模块的全局特征图通过sigmoid操作形成一个显著性特征图；然后通过逆向注意力操作得到反向注意力引导图R：R＝φ[σμS,E]μ是双线性插值操作，σx＝11+e-x是sigmoid函数，φ是逆向注意力操作，E是全1矩阵；然后高级特征H1,H2,H3会在通道维度被分成多个组；这个过程可以描述为:FsHi＝{Hi,1,...,Hi,m}然后将反向注意力引导图R循环插入到各个分组中，这个过程可以描述为:Yi＝Fc{Hi,1,R}...,{Hi,m,R}其中i表示高级特征的序号，与分组通道数m一一对应；Fs代表通道分离操作,Fc代表通道相加；最后通过Hi和Yi得到最后模块的输出图；3利用训练样本训练所述神经网络，优化网络参数，确定网络参数后与神经网络共同组成模型；4应用时，采集内窥镜下结直肠图像，并输入至模型中，经计算输出结直肠息肉分割图像。

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