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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种医学图像检测系统及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：CN115187981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210795642.X，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种医学图像检测系统及方法是由许婧靓;陈明灿;李潇磊;叶梦雪;王驰设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种医学图像检测系统及方法，属于计算机视觉和图像处理技术领域，对SSD神经网络原有的conv4_3、fc7、conv6_2和conv7_2特征层分别增加注意力机制，再进行相邻层之间的两两组合，并以早融合的方式进行特征融合，得到改进神经网络模型；然后利用医学图像数据对改进神经网络模型进行训练，最后进行医学图像检测。本发明向原有的SSD神经网络中加入注意力机制，并将注意力机制之后的特征进行融合，经过注意力机制的操作之后，特征层的尺寸并不会产生变化，但其输出的特征映射包含的特征更加关注小目标的特征，从而丰富了上下文特征，从而解决了现有技术中难以得到较丰富的浅层特征以及漏检的问题。

本发明授权一种医学图像检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种医学图像检测系统，其特征在于，所述系统包括： 注意力机制增加模块，用于对SSD神经网络原有的conv4_3、fc7、conv6_2和conv7_2特征层分别增加注意力机制，得到四个注意力特征层； 特征层组合模块，用于将所述四个注意力特征层进行相邻层之间的两两组合，并以早融合的方式进行特征融合，得到改进神经网络模型； 将所述四个注意力特征层进行相邻层之间的两两组合，并以早融合的方式进行特征融合，得到改进神经网络模型，具体包括： 分别将增加注意力机制之后的所述conv4_3特征层与fc7特征层、fc7特征层与conv6_2特征层以及conv6_2特征层与conv7_2特征层组合，得到三个组合特征层； 利用concat的早融合方法分别将每个所述组合特征层的通道数量叠加，得到三个叠加特征层； 分别将每个所述叠加特征层通过卷积核为1的卷积层，得到改进神经网络模型； 训练模块，用于利用医学图像数据对所述改进神经网络模型进行训练，得到训练神经网络模型； 检测模块，用于利用所述训练神经网络模型进行医学图像检测。

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