武汉大学杜博获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利具有可解释性的多视角肺结节图像分类方法、系统及设备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：CN116563629B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310524660.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权具有可解释性的多视角肺结节图像分类方法、系统及设备是由杜博;任翔;童旅杨设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本具有可解释性的多视角肺结节图像分类方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有可解释性的多视角肺结节图像分类方法、系统及设备，首先基于肺部CT影像生成一个包含目标结节的子正方体空间；对所得到的三个视角切面信息进行块状化处理后对其进行向量化计算，之后输入至基于自注意力机制的深度学习网络中进行特征提取，得到代表该结节视觉的特征；将得到的特征输入至AIM模块中，通过模块内的对应预测头分别得到结节属性分析结果与结节内部结构分析结果，并将结节属性分析模块中的两个线性映射层参数融合至输入的特征中，并输入至良恶性分类模块中，得到分类结果。本发明考虑了肺结节分类方面特征提取方法的不足与模型预测结果可解释性差的问题，弥补了现有方法缺乏有效解决策略的不足。
本发明授权具有可解释性的多视角肺结节图像分类方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种具有可解释性的多视角肺结节图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：从CT影像中获取包含结节的子空间影像，并生成一个包含该结节的子正方体空间； 步骤2：在子正方体空间中，对横断面、冠状面、矢状面进行提取，得到包含结节三个视角的切面； 步骤3：对所得到的三个视角切面信息进行块状化处理，并通过线性映射的方式得到包含所有视角信息的向量； 步骤4：将向量信息输入至基于自注意力机制的深度学习网络进行多视角特征提取，得到代表该结节视觉的多视角结节特征向量； 步骤5：将得到的多视角结节特征向量输入至AIM模块中，通过模块内的两个线性映射层分别得到结节属性分析结果向量与结节内部结构分析结果向量； 步骤6：在结节属性分析结果向量与结节内部结构分析结果向量与步骤4中所得到的多视角特征向量进行拼接，得到用于进行良恶性分类的向量，并输入至良恶性分类模块中进行分类，得到最终的分类结果。
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