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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于迁移学习的CT图像肺结节智能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：CN120047374B 。

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：202311580994.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于迁移学习的CT图像肺结节智能检测方法及系统是由邹卫文;赵麾宇;苗闯;邓晓设计研发完成，并于2023-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的CT图像肺结节智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于迁移学习的CT图像肺结节智能检测方法及系统，采用低剂量与全剂量的CT数据集对降噪网络进行训练和测试，建立肺结节降噪模型；采用肺部CT数据集，通过训练并测试U型分割网络，并通过迁移学习建立肺结节分割模型；基于肺结节分割模型的编码模块结构，通过迁移学习建立肺结节分类模型。本发明综合使用了迁移学习的方法，其中分割模型的部分结构和参数由降噪模型迁移得到，分类模型的部分结构和参数由分割模型迁移得到。本发明实现端到端的辅助算法研究，并使用任务到任务间的迁移学习减少了训练所需要的超参数，实现了拟合速度的加快，旨在为临床医生提供更加准确可靠的辅助检测工具。

本发明授权基于迁移学习的CT图像肺结节智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的CT图像肺结节智能检测方法，其特征在于，包括： 获取一预处理的CT数据集A，所述CT数据集A包括：低剂量CT数据以及包含了分割标注和良恶性分类标签的全剂量CT数据； 提供一降噪网络，将所述CT数据集A中的低剂量CT数据作为所述降噪网络的输入，将所述CT数据集A中的全剂量CT数据作为所述降噪网络的输出，对所述降噪网络进行训练及测试，得到肺结节降噪模型，该模型用于获得肺结节图像降噪结果； 获取一肺部CT数据集B，采用所述肺结节降噪模型对所述肺部CT数据集B进行降噪处理，得到模型训练数据集； 提供一U型分割网络，采用所述模型训练数据集对所述U型分割网络进行训练，并将所述肺结节降噪模型的编码模块的已训练参数迁移至所述U型分割网络的编码模块中，得到肺结节分割模型，该模型用于获得肺结节组织图像结果； 提供一全局-局部特征融合的CNN网络，采用所述模型训练数据集训练所述全局-局部特征融合的CNN网络，并将所述肺结节分割模型的编码模块的已训练参数迁移到所述CNN网络的特征提取部分中，得到肺结节分类模型，该模型用于得到CT图像肺结节良恶性检测结果； 所述提供一降噪网络，将所述CT数据集A中的低剂量CT数据与全剂量CT数据分别作为所述降噪网络的输入与输出，对所述降噪网络进行训练及测试，得到肺结节降噪模型，包括： 提供一降噪网络，所述降噪网络包括编码模块和解码模块；其中，所述编码模块由五个二维卷积模块组成，所述解码模块包括卷积层、反卷积层以及连接在两者之间的残差层； 将所述CT数据集A中的低剂量CT数据采用四维张量形式作为所述降噪网络的输入，通过所述编码模块，从所述低剂量CT数据中提取带噪图像的特征，并获得一个中间特征表示传递至解码部分； 所述解码部分对所述中间特征表示进行重构，将卷积层前的特征图与对称的反卷积层后的特征图相加，生成降噪后的图像，并采用所述CT数据集A中的全剂量CT数据作为所述降噪网络的金标准； 对所述降噪网络进行迭代训练，并使用测试集对训练后的降噪网络进行性能测试，得到肺结节降噪模型。

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