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龙图腾网恭喜南方医科大学申请的专利一种兔气道原位肿瘤图像处理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：CN119887602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510368703.8，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种兔气道原位肿瘤图像处理方法是由胡国栋;杨红;张洁;林江雄;汤婷婷设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种兔气道原位肿瘤图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种兔气道原位肿瘤图像处理方法，涉及图像增强领域，旨在通过构建兔气道原位肿瘤图像特征增强网络，利用动态窗口方法改进传统注意力窗口的大小，通过自适应计算动态窗口的注意力权重，增强图像的空间特征提取能力；提出一种提取特征通道间全局依赖关系的BCDM模型，改进提取特征通道间的全局依赖关系，增强通道特征的表达能力；结合改进的空间注意力权重和通道注意力权重，对空间特征和通道特征进行加权融合，提升图像的增强效果。

本发明授权一种兔气道原位肿瘤图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种兔气道原位肿瘤图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、制作兔气道原位肿瘤图像数据集； S2、采用动态窗口方法改进传统注意力窗口大小，根据特征梯度复杂度自适应调整窗口的高和宽，引入自注意力计算空间动态窗口自注意力，结合多尺度特征构建tial-fea提取块； 所述tial-fea提取块具体步骤为： S21、输入第一兔气道原位肿瘤图像特征FR∈RH×W×C，H，W，C分别为输入图像的高、宽、通道总数，将FR分成两部分分别进行空间动态窗口自注意力计算和多尺度特征提取； S22、空间动态窗口自注意力计算首先使用3×3卷积操作生成位置信息Conv3×3为3×3卷积，将位置信息与元素相加空间动态窗口自注意力根据特征梯度复杂度T自适应调整窗口大小，得到动态窗口的宽Ww和高Hh，计算Hh×Ww窗口内的空间自注意力所述特征梯度复杂度T数学模型为： 式中，和为特征图在高和宽上的梯度； 所述动态窗口的宽Ww和动态窗口的高Hh数学模型为： Ww＝Wmin+Wmax-Wmin·σd·Tthresh-T； Hh＝Hmin+Hmax-Hmin·σd·Tthresh-T； 式中，Wmin，Wmax为窗口宽的最小值和最大值，Hmin，Hmax为窗口高的最小值和最大值，σ为Sigmoid函数，控制因子d自适应控制Sigmoid曲线的陡峭程度，Tthresh为梯度阈值； 所述控制因子d数学模型为： 式中，μhw为全局均值，σhw为Hmax×Wmax窗口内特征值的均值，β为控制Sigmoid曲线陡峭程度的偏移量，为防止分母为零的小常数； S23、多尺度卷积层分别使用卷积核为3、5、7的卷积并行处理，然后相加得到多尺度特征 S24、将空间动态窗口自注意力和多尺度特征融合，使用GELU激活函数操作，最后引入残差连接与FR进行元素相加，得到兔气道原位肿瘤图像空间特征 S3、提出一种BCDM模型改进提取特征通道间的全局依赖关系，具体为将空间位置的信息编码到通道关系中，同时设计一个自适应调节因子动态调整通道特征的重要度； S4、采用动态通道权重优化传统通道权重的特征加权方式，结合BCDM模型构建cnel-acter提取块； S5、引入改进的空间注意力权重和通道注意力权重，结合tial-fea提取块和cnel-acter提取块构建Space-channel混合模块； S6、构建兔气道原位肿瘤图像特征增强网络，第一阶段进行多尺度增强，第二阶段进行特征交互，第三阶段融合兔气道原位肿瘤图像的全局特征和局部特征； S7、构建兔气道原位肿瘤图像增强模型，模型通过兔气道原位肿瘤图像特征增强网络对兔气道原位肿瘤图像特征进行增强，输出增强后的兔气道原位肿瘤图像。

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