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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利基于多尺度空间状态建模的医学图像分类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：CN121147641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511685252.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多尺度空间状态建模的医学图像分类方法及系统是由骆志刚;邵文豪;刘大途;李佳;李豪;彭贤贵设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度空间状态建模的医学图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：发明公开了基于多尺度空间状态建模的医学图像分类方法及系统，包括：首先将输入的医学图像划分为多个非重叠图像块，并通过可学习线性投影层映射至特征空间得到初始特征图；随后，利用多层堆叠的MS‑SMamba块进行逐层特征提取，其中每个MS‑SMamba块包括主分支、辅助分支、动态门控融合网络、残差连接单元和前馈网络，实现长程依赖关系捕获及多尺度特征融合；最后，通过全局特征聚合与分类模块处理末层输出特征图，生成全局特征向量并输出分类结果。本发明提升医学图像中复杂病理特征的捕捉能力，提升了计算效率和临床适用性，适用于医学影像诊断中的疾病筛查、辅助决策等场景。

本发明授权基于多尺度空间状态建模的医学图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度空间状态建模的医学图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将输入的医学图像划分为多个非重叠图像块；通过可学习的线性投影层将各图像块映射至预设维度的特征空间，得到初始特征图； S2：将所述初始特征图输入至多层堆叠的MS-SMamba块进行逐层特征提取；其中，每一层MS-SMamba块包括： 主分支，用于通过状态空间模型进行选择性状态空间建模扫描，捕获长程依赖关系，输出第一特征； 辅助分支，用于对所述第一特征进行多尺度特征提取，并根据第一特征的全局统计信息生成内容自适应的动态权重，对多尺度特征进行加权融合，输出第二特征； 动态门控融合网络，用于根据所述第一特征与所述第二特征生成门控权重图，基于所述门控权重图将所述第一特征与所述第二特征进行自适应加权融合，得到增强特征； 残差连接单元和前馈网络，用于对所述增强特征进行残差连接处理，得到当前层的输出特征图； S3：将末层MS-SMamba块输出的输出特征图进行全局特征聚合，得到全局特征向量；根据所述全局特征向量进行分类输出医学图像的分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘江实验室，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市高新区尖山路217号北斗产业园1栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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