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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于CT图像的多尺度融合全卷积网络淋巴结检测方法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：CN115601335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211293590.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于CT图像的多尺度融合全卷积网络淋巴结检测方法是由胡文心;陆长权;蔡建华;滕世峰设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CT图像的多尺度融合全卷积网络淋巴结检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CT图像的多尺度融合卷积网络腹部淋巴结检测方法，其特点是该方法包括：CT图像做数据预处理获得patch图像；将patch图像送入MiniUNet网络提取特征，得到淋巴结候选区域；提取大、中、小三个尺度的淋巴结候选ROI区域；将ROI区域图像送入MSENet网络提取特征并做分类，使用SPPLayer统一输出特征大小并进行特征融合，从多个尺度进行二分类，并输出二分类结果等步骤。本发明与现有技术相比具有准确地预测出是否是真淋巴结，能自动且快速地检测出腹部淋巴结的形状和位置，为医生提供参考，并为后续淋巴结转移预测提供ROI区域，有效性强，省时、省力、高效，具有很好的应用前景。

本发明授权一种基于CT图像的多尺度融合全卷积网络淋巴结检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CT图像的多尺度融合卷积网络腹部淋巴结检测方法，其特征在于，该方法采用MiniUNet与MSENet为两阶段的多尺度融合卷积网络进行特征提取，得到腹部淋巴结的形状和位置，具体检测包括以下步骤： 步骤一：一阶段的数据预处理 对含淋巴结ROI区域和不含淋巴结的背景区域的CT图像，使用旋转和随机中心裁剪进行数据增强和扩充，得到尺度为128*128的patch图像； 步骤二：一阶段的网络设计 设计MiniUNet网络，从小尺度的patch图像输入中提取图像特征，并使用skip-attention模块融合图像特征； 步骤三：一阶段的特征提取 将patch图像输入构建的MiniUNet网络中，使用基于像素选择的损失函数进行网络训练，提取特征并得到淋巴结候选区域； 步骤四：第二阶段的数据预处理 对获得的淋巴结候选区域，提取大、中、小三种尺度下的淋巴结候选ROI区域为数据集，使用旋转和对比度增强，对数据集进行数据增强，得到三种尺度下的ROI区域图像； 步骤五：二阶段的网络设计 设计由三个以ResNet为基础的特征提取器组成多尺度融合的MSENet网络； 步骤六：二阶段的特征提取 将三种尺度的ROI区域图像输入构建的MSENet网络中，使用SPPLayer统一输出特征大小并进行特征融合，从多个尺度进行二分类，并输出其分类结果，得到腹部淋巴结的形状和位置。

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