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龙图腾网获悉脉得智能科技(无锡)有限公司申请的专利一种基于多尺度特征融合的癌转移颈部淋巴结识别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：CN117115613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202311225861.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多尺度特征融合的癌转移颈部淋巴结识别系统是由石一磊;赵星;胡敬良;牟立超;侯雨;陈咏虹设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的癌转移颈部淋巴结识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的癌转移颈部淋巴结识别系统，涉及人工智能及超声图像分析技术领域，包括三组编码神经网络、两个特征强化模块、双注意力模块以及解码模块。多尺度特征融合网络可以从不同视野对淋巴结特征进行提取，并将不同视野下的特征进行融合。双注意力模块通过产生描述因子控制低级和高级特征之间的信息流动，选择有用的特征通道，避免无用通道信息对模型输出结果产生不利的影响，使得定位轮廓线更精细，性质诊断更准确，本系统能够对颈部超声图像上的淋巴结实现定位，并识别出有癌转移的淋巴结，从而更好的辅助医生在超声检查中对颈部淋巴结进行快速识别诊断，避免过多的主观因素，使诊断结果更加可靠。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的癌转移颈部淋巴结识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的癌转移颈部淋巴结识别系统，其特征在于：包括超声图像采集模块、模型构建模块、模型训练模块、编码模块、语义特征提取模块、特征信息融合模块、信息融合模块以及解码模块； 超声图像采集模块，用于采集颈部超声图像，并对颈部超声图像进行预处理； 模型构建模块，用于构建颈部淋巴结识别网络模型，颈部淋巴结识别网络模型包括编码神经网络ENET_1、编码神经网络ENET_2、编码神经网络ENET_3、特征强化模块Module_1、特征强化模块Module_2、双注意力模块M_ATT以及解码模块DNET； 模型训练模块，用于对颈部淋巴结识别网络模型进行训练，得到最优模型； 模型构建模块包括编码模块、语义特征提取模块、特征信息融合模块、信息融合模块以及解码模块； 编码模块，用于将预处理后的颈部超声图像输入训练完成的颈部淋巴结识别网络模型中，颈部超声图像依次输入到编码神经网络ENET_1、编码神经网络ENET_2以及编码神经网络ENET_3，每组编码神经网络通过卷积积分操作使得特征图缩小一半，分别输出特征图F1、F2以及F3； 语义特征提取模块，用于将编码神经网络ENET_3输出的特征图F3输入到特征强化模块Module_1中，提取语义特征，输出特征图FM1-6； 特征信息融合模块，用于在特征图F3输入到特征强化模块Module_1的同时，将特征图F1、F2以及F3也输入到特征强化模块Module_2中，融合计算三种尺度的特征信息，输出特征图FM2-9； 信息融合模块，用于将特征图FM1-6和特征图FM2-9同时输入到双注意力模块M_ATT中，利用注意力机制生成的控制向量来调控不同语义特征之间的信息流动，在不同语义特征之间选择信息进行融合，得到特征图FM3-2； 解码模块，用于将特征图FM3-2输入到解码模块DNET中，进行上采样和解码，得到模型的最终输出结果。

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