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龙图腾网获悉天津师范大学申请的专利一种基于注意力叠加与特征融合的肺炎X光片图像分析模型及分析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：CN114066844B 。

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：202111342941.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于注意力叠加与特征融合的肺炎X光片图像分析模型及分析方法是由姜丽芬;李康设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力叠加与特征融合的肺炎X光片图像分析模型及分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力叠加与特征融合的肺炎X光片图像分析模型及分析方法，使用空间注意力叠加网络，突出病灶特征，提升注意力引导精度。首先对整个的通道进行一次空间注意力值的计算，得出初始注意力分数。然后对两通道分别进行CBL和编码解码操作，得到注意力分数。最后将两注意力与初试注意力相乘。使初始注意力辅助两部分注意力的生成，并分别加强各自的特征图。此外本文提出了新的特征融合网络，通过两种不同表征能力的通道，在各自的特征上得到特有表示，能够同时提高特征的“准确性”和“多样性”。

本发明授权一种基于注意力叠加与特征融合的肺炎X光片图像分析模型及分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力叠加与特征融合的肺炎X光片图像分析模型，其特征在于，包括YOLOv5主干网络模型、SasNet空间注意力叠加网络模型、MfcNet多层特征融合网络模型、YOLOv5预测网络模型，其中： 所述YOLOv5主干网络模型从肺炎X光片样本数据中抽取目标的特征表示形式，得到主干网络特征； 所述SasNet空间注意力叠加网络模型包括注意力引导模块、第一通道特征计算模块、第二通道特征计算模块以及两个注意力引导叠加模块，所述注意力引导模块对所述主干网络特征进行一次空间注意力值的计算，得出初始注意力分数ai，第一通道特征计算模块和第二通道特征计算模块分别进行CBL和编码解码操作，得到中间特征图，在所述注意力引导叠加模块中，中间特征图计算得到注意力分数ci分别与所述初始注意力分数ai相乘，得到注意力值a′i，两组注意力值a′i合并得到特征图Out； 所述MfcNet多层特征融合网络模型包括通道注意力模块与特征融合模块，先通过通道注意力模块得到每个通道的权值ω，在特征融合模块中，再根据每个通道的权值ω对最终分类结果的重要性和贡献度，把通道分割为一个积极通道和一个消极通道，消极通道经过取均值后再与积极通道特征融合，最终经过残差输出新的特征图Out′； 所述YOLOv5预测网络模型包括分类网络模型和定位回归网络模型，所述分类网络模型对所述新的特征图进行分类，所述定位回归网络模型对所述新的特征图进行定位。

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