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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种肺结节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：CN119006405B 。

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：202411077137.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种肺结节检测方法是由谭军;傅小勇;周隽森;刘坤凤设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺结节检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种肺结节检测方法，涉及医学图像目标检测技术领域，采集多个病人的胸部CT图像样本，构建为数据集；所述CT图像为CT的切片序列数据；通过形态学操作，对数据集中的CT图像进行预处理；基于CornerNet网络结构，构建包括特征提取网络、目标检测头和假阳性减少网络的肺结节检测模型，利用数据集对肺结节检测模型进行训练，得到训练好的肺结节检测模型；最后对待检测的胸部CT图像进行预处理，将预处理后的CT图像输入训练好的肺结节检测模型，得到肺结节的位置信息，有效排除了假阳性的干扰，平衡了肺结节检测的推理速度和精度。

本发明授权一种肺结节检测方法在权利要求书中公布了：1.一种肺结节检测方法，其特征在于，包括： S1.采集多个病人的胸部CT图像样本，构建为数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；所述CT图像为CT的切片序列数据； S2.通过形态学操作，对数据集中的CT图像进行预处理； S3.基于CornerNet网络结构，构建肺结节检测模型，所述肺结节检测模型包括特征提取网络、目标检测头和假阳性减少网络；利用训练集对肺结节检测模型进行训练，利用验证集对肺结节检测模型进行评估，利用测试集测试肺结节检测模型的有效性，得到训练好的肺结节检测模型；所述肺结节检测模型包括特征提取网络、目标检测头和假阳性减少网络，所述肺结节检测模型的数据流向如下： 将预处理后的CT图像输入特征提取网络，得到输出特征图和各层级特征； 利用目标检测头对输出特征图进行标记，得到肺结节的初步候选目标检测框； 将目标检测头输出的初步候选目标检测框与特征提取网络输出的输出特征图进行拼接，在原输入的CT图像中切除拼接后的对应部分，作为假阳性减少网络的输入； 利用假阳性减少网络对肺结节进行分类，判断初步候选框中的肺结节是否为假阳性，若是，筛除检测结果，否则，输出检测结果； 所述目标检测头采用角点结合中心点的目标检测框，包括角点模块和中心点模块；所述角点模块包括热力图、嵌入向量和偏移三个分支，所述中心点模块包括热力图和偏移两个分支；输入目标检测头的特征图在进入角点模块前先进行级联角池化，进入中心点模块前先进行中心点池化； 在级联角池化的过程包括：沿特征图边界方向寻找一个最大值，沿最大值方向寻找一个内部最大值，将二者相加，得到角点内部信息； 在中心点池化过程中，输入的特征图分为四个分支，对最上方的三个分支分别进行左右、上下、前后方向上的池化，再通过残差连接和逐个元素的加和，实现六个方向上的特征汇集； 最终的目标检测框由中心点和一对角点生成一个初步候选目标检测框，通过检验是否存在一个具有相同类别的中心点落在中心区域，来判定初步候选目标检测框是否为需要的真实目标； 所述假阳性减少网络由两个下采样的卷积层组成，并在向前传播时与通过特征提取网络前两个卷积层后得到的两个浅层特征进行拼接，所述假阳性减少网络的输出端接入一个全连接层，对检测到的肺结节进行分类判断； S4.对待检测的胸部CT图像进行预处理，将预处理后的CT图像输入训练好的肺结节检测模型，所述肺结节检测模型检测输出肺结节的位置信息。

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