基于关键点引导Transformer的多组织学病理细胞核实例分割分类方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及图像分割技术领域，特别涉及一种基于关键点引导Transformer的多组织学病理细胞核实例分割分类方法及系统，向PointFormer输入经预处理后的病理图像，生成三个输出预测，分别是关键点热图、核预测和边缘预测；通过过滤关键点热图中的局部峰值来定位细胞核的中心点，生成中心点图；整合核预测和边缘预测以获得类别无关的分割预测掩码；将中心点图中相应中心点的类别映射到类别无关的分割预测掩码，生成最终的细胞核实例分割分类掩码。本发明将每个核的检测和分类作为一个语义关键点估计问题来确定每个核的中心点，通过解耦分割分类任务并利用Transformer具有建模远距离依赖的优势，可以从类别感知的检测和类别无关的分割中获益，从而提升聚集重叠核的分割分类性能。

《基于关键点引导Transformer的多组织学病理细胞核实例分割分类方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024115109087，当前法律状态为已下证，由郑州大学提出申请，发明人为石磊;徐静;高宇飞;史玉洁;成琼;张亚萌;赵国桦;蒋慧琴;马岭，申请日期为2024-10-28，公开（公告）日期为2026-05-26，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/69 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及图像分割技术领域，特别涉及一种基于关键点引导Transformer的多组织学病理细胞核实例分割分类方法及系统，向PointFormer输入经预处理后的病理图像，生成三个输出预测，分别是关键点热图、核预测和边缘预测；通过过滤关键点热图中的局部峰值来定位细胞核的中心点，生成中心点图；整合核预测和边缘预测以获得类别无关的分割预测掩码；将中心点图中相应中心点的类别映射到类别无关的分割预测掩码，生成最终的细胞核实例分割分类掩码。本发明将每个核的检测和分类作为一个语义关键点估计问题来确定每个核的中心点，通过解耦分割分类任务并利用Transformer具有建模远距离依赖的优势，可以从类别感知的检测和类别无关的分割中获益，从而提升聚集重叠核的分割分类性能。

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