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摘要：本发明提供基于背景指导注意力机制的病理切片特征融合方法及系统，涉及组织病理图像自动诊断技术领域，本发明通过构建赋值微调指数，对背景指导赋值进行动态调整，使得特征融合更加灵活和适应性强，赋值微调策略能够根据实际情况对背景指导赋值进行调整，确保特征融合结果的准确性和稳定性，通过将分割处理结果与病变特征分组策略相结合，并利用背景指导注意力机制对提取的特征进行加权融合，最终输出的融合高层次特征不仅能够提高病理分析的准确性，还为后续的病理分析提供了更加可靠的依据。

主权项：1.基于背景指导注意力机制的病理切片特征融合方法，该方法应用于病理图像处理系统，其特征在于，具体步骤包括：采集若干患者病理数据后进行顺序标号，形成标号集合{1,2，...，h，...，H}，其中，h表示第h位患者的索引，H表示患者总数，且病理数据包括从患者身上采集的病理切片图像以及从检查中获取的病理监查信息，对第h位患者的若干病理切片图像进行顺序编号，形成标号集合{h1,h2，...，hi，...，hn}，其中，hi表示第h位患者的第i张病理切片图像，hn表示第h位患者的第n张病理切片图像，n表示患者的病理切片图像总数；接收病理切片图像和病理监查信息后进行预处理，预处理包括对病理切片图像进行去噪、归一化和分割处理，以及对病理监查信息进行结构化处理，且病理监查信息进一步包括疾病检查结果数据和疾病诊断结果数据，结构化处理是将疾病检查结果数据和疾病诊断结果数据转换为结构化数据格式；获取转换为结构化数据格式的疾病检查结果数据和疾病诊断结果数据，之后对疾病检查结果数据进行分析处理，生成对疾病检查结果的严重程度进行评价的第一影响系数，对疾病诊断结果数据进行分析处理，生成对诊断结果的严重程度进行评价的第二影响系数；获取第一影响系数和第二影响系数，采用病变特征分组策略，根据病理切片图像中病变严重程度对标号集合{h1,h2，...，hi，...，hn}进行分组，形成{1,2，...，j，...，m}，其中，j表示第j个病理切片图像分组，m表示病理切片图像分组总数；从病理监查信息中提取关键特征，并将提取的关键特征作为训练数据，用于构建背景指导赋值模型，且背景指导赋值模型的输出是针对每组病理切片图像的背景指导赋值；获取第一影响系数和第二影响系数，并进行分析处理，构建赋值微调指数，赋值微调指数用于对每组病理切片图像的背景指导赋值提供微调策略；获取微调策略，并根据微调策略确定每组病理切片图像的背景指导赋值，最终利用背景指导注意力机制对提取的特征进行加权融合，输出融合后的高层次特征；将输出的融合高层次特征应用于后续的病理分析。

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