上海应用技术大学周兰凤获国家专利权
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龙图腾网获悉上海应用技术大学申请的专利基于改进YOLOv5s的乳腺肿块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：CN116468675B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310315756.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv5s的乳腺肿块检测方法是由周兰凤;陈志坤设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进YOLOv5s的乳腺肿块检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOv5s的乳腺肿块检测方法，首先获得乳腺x线图像的数据集，并对其进行处理；然后在原有的YOLOv5s基础上，对模型的锚框进行重新设计，利用Kmeans算法进行聚类生成适合乳腺x线图片数据集的锚框；在YOLOv5s网络主干Backbone层加入卷积块注意力模块，并对改进后网络进行训练，添加该注意力机制不仅能够节约网络的参数和计算力，而且网络在提取特征时更加关注肿块的特征信息；最后，待检测乳腺x线图像送入改进训练后的YOLOv5s网络中进行识别，获得对应的肿块位置和分类。在原有的深度学习网络上进行改进，从而可以更精准的实现乳腺肿块的检测和分类，为以后的相关肿块检测提供技术支持。
本发明授权基于改进YOLOv5s的乳腺肿块检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5s的乳腺肿块检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 1对乳腺钼靶图像进行预处理和标注工作，获得数据集； 2对数据集中标注后的锚框进行聚类，生成适合数据集的锚框，用于YOLOv5s网络； 3利用YOLOv5s的Backbone部分对图像进行特征提取，并在提取到的特征图后加入CBAM，在CBAM中先通过一个通道注意力模块，得到加权结果之后，再经过一个空间注意力模块，最终进行加权得到新的特征图； 4利用YOLOv5s的Neck部分进行特征融合，所述特征融合是将经过Backbone部分中CBAM生成的特征图与经过上采样后的特征图进行特征融合； 5利用YOLOv5s的预测部分，得到乳腺肿块的检测结果，采用CIoU损失函数迭代训练预测网络模型，获得符合预测要求YOLOv5s网络模型，用于对待测乳腺肿块进行检测，获得对应的肿块位置和分类。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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