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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于自适应多路径融合与层级感知协同的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：CN121527112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610051703.X，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于自适应多路径融合与层级感知协同的息肉分割方法是由袁翰翔;苏鹏翔;高文涛;盖迪设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应多路径融合与层级感知协同的息肉分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分割技术领域，公开了一种基于自适应多路径融合与层级感知协同的息肉分割方法，将待分割息肉图像输入结直肠息肉分割模型；自适应多路径息肉特征融合模块先进行自适应通道重分配预处理，再进行并行特征提取，根据息肉特征自适应调整路径权重，并通过双重注意力和双重残差连接实现特征校准；将自适应多路径息肉特征融合模块的最终输出特征图输入至层级感知双向特征协同模块，通过编码器浅层特征处理路径和解码器深层特征处理路径进行特征融合，并在融合过程中采用双分支自适应融合策略，输出融合后的特征对应的最终息肉分割结果图；本发明高效应对息肉异质性，使分割结果更贴合息肉实际形态，显著提升分割准确性与鲁棒性。

本发明授权基于自适应多路径融合与层级感知协同的息肉分割方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应多路径融合与层级感知协同的息肉分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 将待分割息肉图像输入包括自适应多路径息肉特征融合模块和层级感知双向特征协同模块的结直肠息肉分割模型； 自适应多路径息肉特征融合模块先进行自适应通道重分配预处理，再采用局部细节感知分支、多尺度梯度聚合分支、边缘定向增强分支和全局上下文建模分支进行并行特征提取，根据息肉特征自适应调整路径权重，并通过双重注意力和双重残差连接实现特征校准；所述局部细节感知分支通过轻量化卷积保留高频纹理信息；所述多尺度梯度聚合分支采用并行多核卷积并引入梯度加权聚合机制，进行尺度自适应和强化边界感知处理；所述边缘定向增强分支通过交叉方向注意力机制处理边缘特征；所述全局上下文建模分支利用自注意力机制捕获长程依赖关系； 将自适应多路径息肉特征融合模块的最终输出特征图输入至层级感知双向特征协同模块，通过编码器浅层特征处理路径和解码器深层特征处理路径进行特征融合，并在融合过程中采用双分支自适应融合策略，输出融合后的特征对应的最终息肉分割结果图；所述双分支自适应融合策略包括特征差异性度量、差异感知融合权重生成和渐进式特征融合，其中特征差异性度量包括特征分布距离和梯度相似度双重度量；所述渐进式特征融合的第一阶段执行加权融合、第二阶段进行交叉校准、第三阶段进行语义和细节解耦增强，第四阶段进行三级残差连接并输出，其中第三阶段包括分离低频和高频成分、增强高频细节和重组特征。

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