发明专利已授权

一种基于选择注意力的子宫内膜癌分析方法及系统

📄 申请号：CN202410346862.3 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2024-03-26

公开号

CN117952969B

公开日

2024-06-21

申请人

济南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_25 , G06V10_26 , G06V10_762 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法医学图像分析癌症诊断技术

应用场景

子宫内膜癌诊断, 医学影像分析, 辅助诊断, 病理分析, 癌症筛查

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摘要

本发明提出了一种基于选择注意力的子宫内膜癌分析方法及系统，涉及计算机视觉领域。本发明提出了选择注意力模块，通过采样学习token和K_token之间的稀疏关联来预测更新K_token，降低了传统自注意力的计算量，且K_token能够提供视觉内容上更有意义的信息，从而提高了捕获全局依赖的效率。对大尺寸病理切片进行标注、预处理后，使用滑动窗口进行切割，得到N张小的补丁图像，使用基于选择注意力的主干网络对补丁图像进行检测，得到组织细胞的良恶性结果，从而提高了子宫内膜癌病理切片的识别效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种融合局部和全局信息的混合神经网络方法与系统

当前第 / 件

一种基于可编程电载荷推肩训练器的控制方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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