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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于自监督学习的三维医学影像异常检测方法及系统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：CN120259787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510736680.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于自监督学习的三维医学影像异常检测方法及系统是由陈黄未;贾均灏;朱珠;秦飞巍;金晓晟;章国道;王佳颖;樊谨设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督学习的三维医学影像异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：基于自监督学习的三维医学影像异常检测方法和系统，方法包括如下步骤：根据三个尺度不同的原始特征图，分别构建三个独立的特征嵌入网络；利用特征嵌入网络，将三个原始特征图转换成一维的嵌入向量；计算伪异常图像与正常图像在每一尺度下的嵌入向量之间的均方误差之和；利用Adam优化器对特征嵌入网络进行参数更新；构建与编码器结构对称的解码器；利用全连接层扩展三个嵌入向量并分别重塑，生成三个低分辨率特征图，低分辨率特征图的空间分辨率与layer3特征图相同；将三个低分辨率特征图进行融合后得到layer3重建特征图；解码器的上采样模块对layer3重建特征图逐层级联重建，得到与layer1特征图和layer2特征图分辨率分别一致的layer1重建特征图和layer2重建特征图。

本发明授权基于自监督学习的三维医学影像异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自监督学习的三维医学影像异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、获取并预处理三维医学图像数据，生成正常图像；对所述正常图像添加噪声生成伪异常图像； 步骤S2、将所述正常图像和所述伪异常图像分别输入三维卷积神经网络编码器进行多尺度特征提取，分别获得对应的三个尺度不同的原始特征图，所述原始特征图按分辨率从高到低排序为layer1特征图，layer2特征图和layer3特征图； 步骤S3、根据三个尺度不同的所述原始特征图，分别构建三个独立的特征嵌入网络；利用所述特征嵌入网络，将三个所述原始特征图转换成一维的嵌入向量；每个所述特征嵌入网络处理对应尺度的所述原始特征图；计算所述伪异常图像与所述正常图像在每一尺度下的所述嵌入向量之间的均方误差之和；利用Adam优化器对所述特征嵌入网络进行参数更新； 步骤S4、构建与所述编码器结构对称的解码器；利用全连接层扩展三个所述嵌入向量并分别重塑，生成三个低分辨率特征图，所述低分辨率特征图的空间分辨率与所述layer3特征图相同； 将三个所述低分辨率特征图进行融合后得到layer3重建特征图；所述解码器的上采样模块对所述layer3重建特征图逐层级联重建，得到与所述layer1特征图和所述layer2特征图分辨率分别一致的layer1重建特征图和layer2重建特征图； 所述预处理包括对所述三维医学图像数据进行尺寸归一化、像素强度归一化、空间重采样处理和去噪处理； 每一所述特征嵌入网络均包括：一组1×1×1三维卷积层、连接在所述1×1×1三维卷积层后的空间池化层和最后接入的一个全连接层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。