基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割方法及系统

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推荐专利
基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割方法及系统
申请号:CN202511386372
申请日期:2025-09-26
公开号:CN120876516A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于图神经网络与跨区域融合的病理图像分割方法及系统,涉及医学图像处理技术领域,该方法包括:获取病理图像并进行图像区域划分,得到多个图像区域;利用交叉注意力机制对图像区域进行局部交叉融合,得到局部交叉融合特征;采用图注意力网络对局部交叉融合特征进行建模,得到区域间图注意力特征;通过编码器提取图像的卷积特征,并结合自注意力机制与图同构网络进行全局结构学习,得到图同构网络特征;融合上述特征,得到全局与局部交互特征;最终将全局与局部交互特征与卷积特征输入解码器,输出分割结果。本发明有效解决了HE染色病理图像因染色异质性和形态多样性导致的分割难题,显著提升了分割精度与鲁棒性。
技术关键词
病理图像分割方法 卷积特征 网络特征 交互特征 融合特征 关系建模 计算机软件产品 交叉注意力机制 像素 计算机存储介质 医学图像处理技术 总线系统 执行存储器存储 图像分割系统 节点特征 输入解码器
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