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龙图腾网获悉江南大学;无锡智语未来科技有限公司;江南大学附属医院申请的专利基于跨通道与细胞密度自适应机制的医学图像检测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：CN121414749B 。

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：202511987444.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于跨通道与细胞密度自适应机制的医学图像检测方法是由王宁;李浩华;田平安;刘潇娅;白瑞珍;周浩杰设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨通道与细胞密度自适应机制的医学图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像处理与人工智能交叉应用技术领域，尤其是指基于跨通道与细胞密度自适应机制的医学图像检测方法。该方法在YOLO主干架构基础上，引入细胞密度自适应注意力模块、跨通道特征增强模块及多放大倍率检测头，构建形成多维度协同增强的检测网络模型，实现对不同组织细胞密度、不同目标尺度及不同图像放大倍率场景下医学目标的精准检测与语义特征强化表征。该技术方案通过细胞密度自适应建模、跨通道特征交互及层级特征融合等核心机制，有效解决现有医学图像检测技术中存在的检测稳定性不足、模型泛化能力薄弱及目标语义特征表达不充分等技术问题，最终实现高精度、低延迟、高可扩展性的病理图像自动化检测。

本发明授权基于跨通道与细胞密度自适应机制的医学图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨通道与细胞密度自适应机制的医学图像检测方法，其特征在于，包括： 获取临床病理切片中目标区域的图像数据； 构建包括骨干特征提取网络、颈部特征融合网络和检测头部网络的目标检测模型，通过所述图像数据对所述目标检测模型进行多轮迭代训练与参数优化，完成训练后得到最优训练参数集； 用于将所述最优训练参数集加载至所述目标检测模型，对于待检测的病理图像执行前向推理，得到最终的目标检测结果； 其中，在所述骨干特征提取网络的特征提取路径中嵌入预先设计的细胞密度自适应注意力模块，该模块的特征增强处理过程如下： 对模块上一层输出的多通道特征图进行通道维度均值池化降维处理，计算所有通道特征的均值，初步整合多通道信息，生成单通道聚合特征图； 采用拉普拉斯卷积核对所述单通道聚合特征图进行卷积运算，捕捉组织区域内的纹理特征与细胞边界的灰度变化特征，得到灰度梯度能量图； 基于所述灰度梯度能量图，将其中的能量特征转化为量化的细胞空间分布密度，得到归一化的细胞密度图； 基于所述细胞密度图的逐像素密度值，通过预设的温度映射函数计算逐像素注意力温度系数； 将模块上一层输出的原始特征图投射为多头注意力模块所需的查询矩阵、键矩阵及值矩阵，结合所述逐像素注意力温度系数，计算注意力权重； 通过所述注意力权重对所述值矩阵的特征进行加权聚合，生成一维注意力增强特征向量，再将其重塑为与模块输入特征图维度一致的多通道增强特征图； 所述颈部特征融合网络接收所述骨干特征提取网络输出的增强特征图，对不同层级的特征进行深度提取与维度适配，生成多尺度增强特征图； 所述检测头部网络对所述多尺度增强特征图分别进行分类分支与回归分支的运算，通过分类得分筛选与边界框坐标回归，最终输出病理图像中目标的类别与空间位置信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学;无锡智语未来科技有限公司;江南大学附属医院，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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