发明专利已授权

基于多注意力与多任务特征融合的肺结节检测与分类方法

Name: 基于多注意力与多任务特征融合的肺结节检测与分类方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2022100501300
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210050130.0 📄 发布日：2026/06/15

著录项目信息

申请日

2022-01-17

公开号

CN114529516B

公开日

2024-09-24

申请人

重庆邮电大学

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_11 , G16H30_20 , G16H50_30 , G06N3_0464 , G06V10_80 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_26 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理深度学习目标检测与分类

应用场景

医学影像诊断, 肺癌筛查, 辅助诊疗

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摘要

本发明请求保护一种基于多注意力与多任务特征融合的肺结节检测与分类方法，其包括以下步骤：原始CT图像进行预处理；在特征提取网络中引入可以融合空间语义特征和通道特征的空间注意力和通道注意力，在尾部加入带有自注意力的SPCS构建具有双路径连结的残差网络用于提取多尺度下的特征，并以特征金字塔网络融合特征；构建检测与分割任务多个分支；分割分支输出多尺度掩码并聚合结果，检测分支以路径聚合网络再次融合特征并输出检测结果；最后统一两任务分支结果作为总的检测输出——具有较高精度和灵敏度；根据检测结果，基于结节位置进行裁剪，通过良恶性和癌性风险等级分类网络完成肺结节的良恶性区分和患癌风险等级的预测，从而辅助医生进行疾病诊断。

常见问题

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114529516B

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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

20240924

✅ 授权

20220610

?? 实质审查的生效：

20220524

📄 公开

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