发明专利已授权

一种基于多尺度跨路径特征融合的乳腺肿块检测方法

Name: 一种基于多尺度跨路径特征融合的乳腺肿块检测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2022113729033
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211372903.3 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-11-03

公开号

CN115423806B

公开日

2023-03-24

申请人

南京信息工程大学

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 , G06T7_70 , G06T5_40 , G06V10_20 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

乳腺癌早期筛查, 医学影像辅助诊断, 临床诊断支持

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摘要

本发明公开了一种基于多尺度跨路径特征融合的乳腺肿块检测方法，获取待检测的乳腺钼靶X线图像，将待检测的乳腺钼靶X线图像输入到已训练好的理想网络模型中，对理想网络模型的输出结果进行解码，得到若干个预测框，对这些预测框做ID_NMS非极大值抑制操作，最后输出该乳腺图像中所含肿块的BI‑RADS等级，并框出该肿块的具体位置。优点：本发明在识别该乳腺图像包含哪一病变等级的肿块的同时，输出包含该肿块的矩形位置框。输入图像不需要经过医生标记，X线图像原图就可进行肿块检测；本发明能够使网络在扩大感受野的同时减少参数量，提高模型检测的精度和速度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115423806B

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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

20230324

✅ 授权

20221220

?? 实质审查的生效：

20221202

📄 公开

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