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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种利用掩膜进行局部数据处理的肺炎分类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：CN116912547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310425047.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种利用掩膜进行局部数据处理的肺炎分类系统是由徐超;刘传旭;李正平设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用掩膜进行局部数据处理的肺炎分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用掩膜进行局部数据处理的肺炎分类系统，应用于分类技术领域，基础的ResNet‑50的拥有四层网络层，在每两层的网络层之间采用局部通道数据注意力模块来对每层网络所提取出的特征进行评估，从而突出有效特征的权重；局部数据增强模块利用掩膜来对每张具体的特征图进行局部的数据增强，增强在肺部范围内的特征，并同时减弱肺部范围外特征的影响；多层空间注意力模块结合四层特征层并经过肺部数据增强模块后的结果进行融合，使其拥有不同尺度下的特征，从而提高最终分类结果的准确性。

本发明授权一种利用掩膜进行局部数据处理的肺炎分类系统在权利要求书中公布了：1.一种利用掩膜进行局部数据处理的肺炎分类系统，其特征在于， 包括卷积与多层感知机的神经网络，其中神经网络包括：N层基于ResNet-50的主干特征提取网络、局部通道数据注意力模块、肺部数据增强模块、多层空间注意力模块和局部空间注意力模块； 系统收集肺部的公开数据集，并得到其掩膜；将收集的肺部X光图像输入到基于ResNet-50的主干特征提取网络中，基于ResNet-50的主干特征提取网络提供特征提取得到特征图，局部通道数据注意力模块在两层ResNet-50的主干特征提取网络之间，将每层特征层的肺部X光图像进行评级，对于包含有效特征较多的肺部X光图像赋予较大权值，反之对于含有效特征较少的肺部X光图像特征赋予较小的权值； 再将前N-1层的特征图输入到肺部数据增强模块进行数据的增强，同时进行下采样至统一尺寸与最终层的特征图进行融合；在多层空间注意力模块中将N层的特征图进行融合，得到注意力偏差的特征图；最终通过全连接层输出最终的预测结果； 局部通道数据注意力模块进行数据处理的具体步骤如下： 将上一层的特征层作为输入端，并映入原始图片的掩膜调整至与特征图相同的大小，并使其与每一张特征图进行相乘,得到肺部部分特征数据； 再分别进入MaxPool与AvgPool，在通过下采样层与一层Relu函数后进行上采样得到； 代表输入的特征图，代表其原始图像对应的掩膜，与分别代表着最大池化层与平均池化层，代表下采样，代表上采样，代表Relu层； 与进行相加融合通过Sigmoid函数层进行输出； 由此将输入由B×C×H×W经过局部通道数据注意力模块后输出的的尺寸为B×C×1×1，再与输入的进行融合，并为每一张特征图赋予一个权值。

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