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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利数字乳腺断层影像病灶定位装置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：CN114092463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202111434425.X，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权数字乳腺断层影像病灶定位装置是由范明;简嘉豪;厉力华;郑惠中设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字乳腺断层影像病灶定位装置在说明书摘要公布了：本发明公开数字乳腺断层影像病灶定位装置。本发明包括数据输入模块用于获取带标签的数字乳腺断层影像；图像预处理模块对数字乳腺断层影像进行预处理；数据整理模块对带标签数字乳腺断层影像进行数据划分；模型调整模块包括模型训练子模块、模型测试子模块；其中模型训练子模块利用训练集数据对EfficientDet网络进行训练；模型测试子模块利用测试集数据对训练好的EfficientDet网络进行测试；区域定位模块利用病灶融合算法，融合不同断层上同一位置病灶的检测框，并筛去检出概率低于设定阈值的检测结果，同时整合同一位置病灶诊断结果标签。本发明能够高效准确的定位数字乳腺断层影像中病灶的位置。

本发明授权数字乳腺断层影像病灶定位装置在权利要求书中公布了：1.数字乳腺断层影像病灶定位装置，其特征在于包括数据输入模块、图像预处理模块、数据整理模块、模型调整模块和区域定位模块； 所述数据输入模块用于获取带标签的数字乳腺断层影像； 所述图像预处理模块对数据输入模块传送的数字乳腺断层影像进行预处理； 所述数据整理模块对图像预处理模块传送的带标签数字乳腺断层影像进行数据划分，得到训练集和测试集； 所述模型调整模块包括模型训练子模块、模型测试子模块；其中模型训练子模块利用训练集数据对EfficientDet网络进行训练；模型测试子模块利用测试集数据对训练好的EfficientDet网络进行测试；所述EfficientDet网络包括主干网络、特征金字塔模块、良恶性分类网络以及检测框预测网络； 1）所述主干网络选用EfficientNet-B0，主要包括输入层、卷积层、MB卷积模块、池化层、全连接层；所述主干网络具体是： 输入影像经过主干网络得到特征图，将从主干网络得到的特征图按照对应乳房放入同一集合中，这样每一个集合中是同一个乳房序列断层影像经过主干网络之后得到的特征图； 同一个乳房的断层影像中，中间部分的影像能表达更多的信息；利用正态分布，在进行特征融合的过程中依据特征图对应的影像在断层中的位置求得其对应的概率密度，将概率密度乘以对应的特征图，最后将同一集合中的特征图相加，得到融合后的特征图，计算公式如公式1所示： 公式（1） 其中为影像序列的均值，为影像序列的标准差，为影像的序列号，为该序列号对应的特征图，F为融合后的特征图； 2）特征金字塔模块使用BiFPN结构，在PAFPN的基础上，去除部分卷积层，增加shortcut结构； 3）良恶性分类网络根据主干网络输出的特征融合得到的融合特征图，输出对应良恶性预测结果及其概率； 4）检测框预测网络根据特征金字塔网络提炼的特征图，输出检测目标的病灶位置； 所述区域定位模块利用病灶融合算法，融合不同断层上同一位置病灶的检测框，并筛去检出概率低于设定阈值的检测结果，同时整合同一位置病灶诊断结果标签； 所述区域定位模块的病灶融合算法具体是： 5-1首先判断单张断层图像是否存在大于1个病灶位置，若是则计算各病灶位置两两之间的交并比，继续判断交并比是否大于阈值，若是筛去置信度较低的病灶位置，若否全部保留； 5-2将步骤5-1处理后的剩余各断层图像按照数字乳腺断层影像的拍摄顺序排列，依次投影到同一平面，计算上述各剩余断层图像的病灶位置两两之间的交并比，继续判断交并比是否大于阈值，若是则当前正在计算交并比的两个病灶位置划分入同一个集合中，若否则将上述两个病灶位置划分入不同集合； 5-3计算各个集合中病灶位置的置信度平均值，判断其平均值是否低于阈值，若是则去除该集合，若否则保留； 5-4由于同一个集合中病灶位置相同，这时需要判断同一个集合中病灶位置数量是否大于阈值，若是则保留，反之则删除；最终输出剩余集合的病灶位置。

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