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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种肺癌多发病灶检测方法、系统、设备及介质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：CN118212501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202410400510.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种肺癌多发病灶检测方法、系统、设备及介质是由徐修远;陈楠;兰天中;李宗元;陈宇浩设计研发完成，并于2024-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺癌多发病灶检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肺癌多发病灶检测方法、系统、设备及介质，涉及人工智能领域的肺癌病灶检测，其目的在于解决现有技术中存在的多病灶样本数量少、缺少对多病灶进行检测的网络模型的技术问题。其先获取样本数据，并通过构建多病灶数据生成模型对少量的多病灶样本进行样本扩充，多病灶数据生成模型包括概率扩散模型和先验信息学习网络模型，概率扩散模型包括扩散编码器、扩散解码器，先验信息学习网络模型包括Transformer编码器、先验全连接层；然后再将样本数据、扩充的样本数据输入构建好的多发病灶检测模型进行训练；最后再将训练好的多发病灶检测模型进行实时的肺癌多发病灶进行实时检测。

本发明授权一种肺癌多发病灶检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种肺癌多发病灶检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取样本数据； 获取肺癌多病灶CT样本图像及标签数据； 步骤S2，扩充样本数据； 构建多病灶数据生成模型，多病灶数据生成模型包括概率扩散模型和先验信息学习网络模型，概率扩散模型包括扩散编码器、扩散解码器，先验信息学习网络模型包括Transformer编码器、先验全连接层；肺癌多病灶CT样本图像中的标签数据经添加随机噪声后作为概率扩散模型的输入，肺癌多病灶CT样本图像通过Transformer编码器后输出先验信息特征，先验信息特征与扩散编码器的输出共同作为扩散解码器的输入，先验信息特征还输入先验全连接层，先验全连接层的输出与概率扩散模型的输出进行拼接，生成模拟的多原发肺癌肺内转移癌合成数据，作为肺癌多病灶CT样本图像的补充样本数据； 步骤S3，构建多发病灶检测模型； 构建基于状态空间的多发病灶检测模型； 步骤S4，训练多发病灶检测模型； 将步骤S1获取肺癌多病灶CT样本图像及标签数据、以及步骤S2得到的多原发肺癌肺内转移癌合成数据输入多发病灶检测模型，对多发病灶检测模型进行训练； 步骤S5，多发病灶检测； 获取待检测CT图像，并输入多发病灶检测模型，多发病灶检测模型输出检测结果； 步骤S3中，多发病灶检测模型包括掩码特征提取模块、状态空间特征聚合模块、放射组学分析模块、临床分析模块和多模态特征融合模块，掩码特征提取模块的输入作为状态空间特征聚合模块的输入，状态空间特征聚合模块、放射组学分析模块、临床分析模块的输出均作为多模态特征融合模块的输入； 掩码特征提取模块包括教师网络、学生网络； 状态空间特征聚合模块包括依次设置的第一SSM层、第二SSM层和池化层； 放射组学分析模块包括放射组学特征提起子模块、一阶特征子模块、奇异值分解子模块、纹理模块以及LASSO特征选择模块； 临床分析模块包括放射学记录子模块、放射学征象子模块、患者基本信息子模块； 下多模态特征融合模块包括Transformer层和MLP层。

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