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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于多尺度特征融合注意力的肺结节图像分类方法、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：CN119579961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411603891.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多尺度特征融合注意力的肺结节图像分类方法、系统是由马朝青;何乃鑫;姜滔;李琳;王金霞;张蔚东;乔泽滨设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合注意力的肺结节图像分类方法、系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于多尺度特征融合注意力的肺结节图像分类方法、系统，首先通过分通道卷积处理以深度提取不同尺度的特征，然后对多尺度特征图进行融合，以减少特征图尺度变化的影响，最后采用多头注意力机制处理，学习全局信息，突出重要区域，抑制不相关部分，由此实现对肺结节图像的准确捕捉，进而准确分类。

本发明授权基于多尺度特征融合注意力的肺结节图像分类方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合注意力的肺结节图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待检测肺结节图像数据，进行卷积处理后，依次经第一次特征提取、第二次特征提取和第三次特征提取，分别得到第一尺度特征图、第二尺度特征图和第三尺度特征图； 所述特征提取，操作如下： 待处理特征图经若干次卷积处理后，依次经层归一化、分通道卷积处理、激活函数处理，得到尺度特征图； 所述分通道卷积处理，具体为： 层归一化后的特征图，根据通道数量分为第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图，第一特征图、第二特征图、第三特征图分别经第一深度可分离卷积处理、第二深度可分离卷积处理、第三深度可分离卷积处理，得到对应的第一卷积特征图、第二卷积特征图、第三卷积特征图； 第一卷积特征图、第二卷积特征图、第三卷积特征图和第四特征图进行连接，得到连接特征图； 连接特征图与层归一化后的特征图逐元素相加，得到分通道卷积特征图； S2：第一尺度特征图、第二尺度特征图和第三尺度特征图进行特征融合，得到融合特征图； 融合特征图经多头注意力机制处理，得到融合注意力特征图； 融合注意力特征图与第三尺度特征图逐元素相加，得到待检测特征图； S3：待检测特征图经全连接进行分类处理，得到分类结果。

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烟台大学，其通讯地址为：264005 山东省烟台市莱山区清泉路30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”。

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