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龙图腾网获悉山东未来网络研究院(紫金山实验室工业互联网创新应用基地)申请的专利一种基于乳腺超声的多尺度自适应病变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：CN120374631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510883971.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于乳腺超声的多尺度自适应病变检测方法是由徐山;程海博;涂燕晖设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于乳腺超声的多尺度自适应病变检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于乳腺超声的多尺度自适应病变检测方法，包括以下步骤：图像前处理；输入模块：通过卷积块提取特征清晰显示边界，再反卷积块细化这些边界特征，完成图像表达；主干模块；颈部网络：CA生成两个方向上的特征图，将两个方向上的特征图进行拼接，通过卷积操作提取特征，进一步生成两个方向上的注意力权重；检测头网络：定位预测、分类预测、损失计算，最后输出结果。本发明提高了特征提取的精度和丰富性，增强了模型对不同组织边界的清晰识别能力；提升了对多尺度病变特征的捕捉能力，更好地捕捉病变特征；能够突出显示较小的钙化点、囊肿壁的变化及纤维腺瘤的边界等重要区域，提高了检测的准确性和特异性。

本发明授权一种基于乳腺超声的多尺度自适应病变检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于乳腺超声的多尺度自适应病变检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1：图像前处理：基于letterbox方法，将乳腺超声转换为1280×1280×3的尺寸，根据乳腺超声原始长宽和目标长宽确定缩放比例，并调整图像尺寸； S2：输入模块：接收前处理后的图像，通过卷积块提取特征，清晰显示边界，再反卷积块细化这些边界特征，完成图像表达； S3：主干模块：将超声图像输入到基于MSCA模块改进后的YOLOv12模型的主干模块，经过第一卷积层和第二卷积层，再通过第一C3k2模块，再通过第三卷积层，输出依次通过第二C3k2模块和第四卷积层后，输入到第一A2C2f模块，再通过第五卷积层后，输入A2C2f模块，最后输入MSCA模块；其中，MSCA模块适用于检测具有多样性尺寸的目标，首先通过多尺度卷积分支对特征图进行不同尺度的特征提取，自适应地得到多个具有不同尺度信息的特征图；然后通过注意力机制对这些特征图进行通道间的权重计算，根据通道的重要性对特征图进行加权融合；融合后的特征图再经过空间注意力机制，生成空间注意力权重图，并与原特征图相乘，使模型更加关注关键的特征区域；S4：颈部网络：CA通过1D池化操作分别在水平方向和垂直方向上聚合特征，生成两个方向上的特征图，将两个方向上的特征图进行拼接，然后通过卷积操作提取特征，进一步生成两个方向上的注意力权重；其中，颈部网络基于CA注意力机制改进，其通过将前序特征图中包含的通道注意力和空间位置信息相结合，提高模型对特征图的表达能力； S5：检测头网络：检测头网络接收来自颈部网络的多尺度特征图，进行定位预测、分类预测、损失计算，最后输出结果。

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山东未来网络研究院(紫金山实验室工业互联网创新应用基地)，其通讯地址为：250002 山东省济南市市中区山东大学国家大学科技园7号楼14层；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”。