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龙图腾网获悉深圳市一苣技术有限公司申请的专利一种基于多实例学习的注意力机制在CT扫描中自动判别增强相位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：CN120673119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510657163.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多实例学习的注意力机制在CT扫描中自动判别增强相位方法是由占志威;黄文高设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多实例学习的注意力机制在CT扫描中自动判别增强相位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学成像技术领域，公开了一种基于多实例学习的注意力机制在CT扫描中自动判别增强相位方法，该方法从数据集中提取CT扫描图像及DICOM信息，经HU转换、截断与线性缩放后统一图像尺寸；利用直接或间接随机采样及三次插值策略获取固定数量的切片；随后采用预训练的模型提取切片特征，并通过注意力聚合形成扫描级特征向量，最终由全连接层和Softmax模块输出四类相位的预测概率；模型采用交叉熵损失与Adam优化器进行训练，通过精度、召回率、F1‑score等指标评估性能，并结合梯度反传生成热力图，实现结果的直观可视化，辅助临床判定。本发明可在真实临床环境中对CT扫描多期相进行准确、快速且可解释的分类。

本发明授权一种基于多实例学习的注意力机制在CT扫描中自动判别增强相位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多实例学习的注意力机制在CT扫描中自动判别增强相位方法，其特征在于，包括： 获取若干条CT扫描记录，同时获取若干条所述CT扫描记录对应切片图像，组成VinDr-Multiphase数据集；提取DICOM格式文件的元数据，并将像素值转换为HU单位，同时统一将图像缩放至预定尺寸，并转换为PNG或Numpy格式； 将所有扫描数据划分为训练集、验证集和测试集；对每条扫描数据采用直接随机采样、间接随机采样或插值策略以获得固定数量的切片； 将各切片图像输入预训练的卷积神经网络模型中，提取卷积特征或时空特征；利用多实例注意力聚合机制，对同一扫描内各切片特征进行加权求和得到扫描级特征； 对模型进行训练与评估，在模型训练与评估完成后，将模型用于测试集扫描数据的预测，获得预测结果，通过梯度反传生成像素级贡献度，并构建与原图像叠加的SaliencyMaps或热力图，最终进行结果输出； 所述元数据包括PixelData、RescaleSlopeIntercept、窗宽和或窗位； 所述直接随机采样为随机抽取64张切片； 所述间接随机采样为先随机抽取30%的切片后，通过裁剪或补足至64张； 所述插值策略为利用三次插值方法生成中间切片； 所述卷积神经网络为二维卷积神经网络； 利用多实例注意力聚合机制，对同一扫描内各切片特征进行加权求和得到扫描级特征时，包括： 将同一扫描的所有切片特征记为{h1,h2,...,hi}，引入注意力权重{a1,...,ai}，通过加权求和得到扫描级特征H，计算公式为H=∑ai·hi； 对模型进行训练与评估时，包括：采用交叉熵或加权二元交叉熵损失函数对模型进行训练； 对模型进行训练与评估时，包括： 使用Adam优化器，并通过精确度、召回率、F1-score及AUC对训练效果进行评估，同时生成混淆矩阵以分析分类性能。

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