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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于领域知识与并行可分离卷积Swin Transformer的肺部CT图像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：CN117058448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311002309.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于领域知识与并行可分离卷积Swin Transformer的肺部CT图像分类系统是由杨菀婷;王月莹;赵涓涓;强彦;李润睿设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于领域知识与并行可分离卷积Swin Transformer的肺部CT图像分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于领域知识与并行可分离卷积SwinTransformer的肺部CT图像分类系统，包括数据预处理模块、图像编码器模块、领域知识编码器模块、双向交叉注意力标记对齐模块、分类器模块；使用图像编码器模块对HRCT图像的ROI区域进行图像特征提取，并利用经过领域知识编码器模块从诊断报告中提取的COVID‑19病例的文本特征进行指导约束，接着将提取出的图像特征和文本特征输入双向交叉注意力标记对齐模块进行细粒度对齐，最终将融合图像和文本的一维特征表示输入由自注意力组成的分类器模块进行COVID‑19及其他肺炎的类别预测。本发明能够在较短的处理时间内实现高效快速的检测，且保持较高的正确率，可用于COVID‑19的精确诊断。

本发明授权基于领域知识与并行可分离卷积Swin Transformer的肺部CT图像分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于领域知识与并行可分离卷积SwinTransformer的肺部CT图像分类系统，其特征在于，包括数据预处理模块、图像编码器模块、领域知识编码器模块、双向交叉注意力标记对齐模块、分类器模块； 数据预处理模块：采用阈值分割的方法从肺部HRCT图像中提取感兴趣的ROI区域，并将图像大小统一为256*256像素，采用了五折交叉验证方法划分训练集和验证集； 图像编码器模块：用于从HRCT图像中的ROI区域进行特征提取，之后将每个阶段提取的特征沿通道进行连接，输入空间注意力子模块重新校准特征图空间信息的相对重要性，最后经过卷积进行特征融合后与最后一个阶段的输出进行残差连接，得到图像的一维特征表示；所述图像编码器模块包括并行可分离卷积SwinTransformer子模块、PatchMerging子模块、空间注意力子模块；其中并行可分离卷积SwinTransformer子模块采用并行的基于常规窗口和移动窗口划分的可分离卷积Transformer单元，将两个并行分支输出结果沿通道连接再经过逐点卷积和GeLU激活操作，最后将得到的一维序列映射到二维空间；PatchMerging子模块：将相邻的图像块合并实现下采样，以便在不同层级之间进行信息传递和整合；空间注意力子模块：采用空间注意力机制SAM通过自适应的权重来调整特征图中不同位置信息的相对重要性； 领域知识编码器模块：使用transformerblock对含领域知识的诊断信息进行文本特征提取； 双向交叉注意力标记对齐模块：将图像编码器模块提取的图像特征表示和领域知识编码器模块提取的文本特征表示输入双向交叉注意力标记对齐模块，自适应地与医学图像和诊断报告之间的跨模态特征表示进行匹配和对齐； 分类器模块：将融合图像和文本的特征表示输入分类器进行新冠肺炎和其他肺炎的类别预测。

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