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龙图腾网获悉南昌大学第一附属医院申请的专利一种基于图像的直肠癌辅助诊断方法及系统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：CN119324034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411879925.8，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权一种基于图像的直肠癌辅助诊断方法及系统是由王国森;曹毅;涂轶;朱艳艳;曾庆文;冯宗峰;张国阳设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的直肠癌辅助诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像的直肠癌辅助诊断方法及系统。提供一种基于图像的直肠癌辅助诊断系统，包括：镜检图片获取模块和直肠癌分析模块。本发明通过直肠癌分析模型对患者的镜检图片进行分析，并且在直肠癌分析模型中，通过特征协同网络来对第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图中不同分块的特征场交互来对特征图进行强化，能够提升特征图的特征表达能力和全局信息表达能力，还通过不同分支的专注程度对第一融合特征图、第二融合特征图、第三融合特征图和第四融合特征图进行进一步的强化，增强了直肠癌分析模型的泛用性，提升直肠癌分析模型的分析准确率。

本发明授权一种基于图像的直肠癌辅助诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的直肠癌辅助诊断方法，其特征在于，包括： 获取患者的镜检图片，再将患者的镜检图片送入直肠癌分析模型中进行处理，输出直肠癌分析标签； 直肠癌分析模型包括分支特征提取网络、特征对齐网络、特征协同网络、动态分支激活网络、特征竞争网络和决策分析网络，其中分支特征提取网络包括第一残差块、第二残差块、第三残差块和第四残差块，且分支特征提取网络用于对镜检图片进行特征提取操作，并将第一残差块、第二残差块、第三残差块和第四残差块输出的特征图分别记为第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图；特征对齐网络用于对第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图进行特征对齐操作，以构建对应的第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图；特征协同网络用于针对第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图分别进行分块操作，再对分块后的第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图分别进行特征场构建，并生成对应的特征协同矩阵，基于特征协同矩阵对对应的第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图进行特征强化，以构建对应的第一融合特征图、第二融合特征图、第三融合特征图和第四融合特征图；动态分支激活网络用于对第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图分别送入第一多层感知器进行处理，输出第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图对应的激活权重；特征竞争网络用于基于第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图对应的激活权重来选择第一融合特征图、第二融合特征图、第三融合特征图和第四融合特征图进行自注意力操作，对第一融合特征图、第二融合特征图、第三融合特征图和第四融合特征图进行更新，以构建对应的第一强化特征图、第二强化特征图、第三强化特征图和第四强化特征图；决策分析网络用于基于第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图对应的激活权重对第一强化特征图、第二强化特征图、第三强化特征图和第四强化特征图进行加权融合操作，并生成直肠癌分析标签； 通过特征对齐网络对第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图进行特征对齐操作，以构建对应的第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图，具体包括如下步骤： 遍历第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图，并将选择的特征图记为目标特征图，再将目标特征图进行一维展开，构建目标特征向量，再针对目标特征图进行位置编码操作，构建位置向量，将目标特征向量与位置向量执行相加操作，构建中间特征向量，将中间特征向量送入第二多层感知器进行处理，得到输出特征向量，再将输出特征向量折叠为第一输出特征图，且第一输出特征图的大小与镜检图片一致；第一输出特征图即为选择的特征图对应的第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图； 通过特征协同网络对第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图分别进行分块操作，再对分块后的第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图分别进行特征场构建，并生成对应的特征协同矩阵，基于特征协同矩阵对对应的第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图进行特征强化，以构建对应的第一融合特征图、第二融合特征图、第三融合特征图和第四融合特征图，具体包括如下步骤： 遍历第一标准特征图、第二标准特征图、第三标准特征图和第四标准特征图，将选择的标准特征图记为目标标准特征图，通过步长为1的滑动窗口对目标标准特征图进行分块操作，构建若干个局部特征图，将第i个局部特征图的中心坐标位置记为特征块位置Wi，i=1，2，3，…，I，I为局部特征图的总个数，选择第i个局部特征图中的最大值记为特征块强度Qi，将通过Sobel算子对第i个局部特征图中计算的梯度方向记为特征块方向Fi，所有局部特征图对应的特征块位置Wi、特征块强度Qi和特征块方向Fi组成特征场，针对每个局部特征图，计算第i个局部特征图对应的特征协同权重，其中Pi（t）为第t次迭代后的第i个局部特征图对应的特征协同权重，k=1，2，3，…，I，且k≠i，即选择除了第i个局部特征图之外的所有局部特征图，μ为特征场强度系数，|Wi，Wk|为第i个局部特征图和第k个局部特征图之间的距离，cos（）为余弦计算；直至迭代次数到达最大迭代次数，将所有局部特征图对应的特征协同权重按照局部特征图的位置组成特征协同矩阵，并将目标标准特征图与对应的特征协同矩阵执行相乘操作，构建目标标准特征图对应的第二输出特征图，第二输出特征图即为选择的标准特征图对应的第一融合特征图、第二融合特征图、第三融合特征图和第四融合特征图。

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