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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于多扫描交互可变形Mamba的病变检测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：CN121033009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511443380.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多扫描交互可变形Mamba的病变检测方法及系统是由姜珏;王娟;代笃伟;董彩霞;郭龙;周琦;陈亚宁设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多扫描交互可变形Mamba的病变检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像分析技术领域，涉及一种基于多扫描交互可变形Mamba的病变检测方法及系统，包括：1、图像块嵌入；2、并行扫描主干网络中的多尺度特征提取与交互；3、基于动态加权扫描融合的特征金字塔优化；4、多尺度融合；本发明通过自适应扫描网络与可变形扫描机制，有效解决了口腔癌病灶形态异质性与肺结节细微结构特征的表征难题，实现了检测精度与计算效率的双重突破，为多癌种医学影像分析提供了高效可靠的解决方案。

本发明授权一种基于多扫描交互可变形Mamba的病变检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多扫描交互可变形Mamba的病变检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、图像块嵌入：在图像分割处理中采用自适应图像块嵌入策略，将原始医学图像划分为大小均匀、非重叠的图像块区域；在图像块嵌入过程通过线性投影层将每个图像块转换为固定维度的嵌入向量，形成序列化的特征表示； 步骤2、并行扫描主干网络中的多尺度特征提取与交互：将图像块输入至包含自适应扫描网络ASN的并行扫描主干网络，通过层级化部署的ASN模块对图像进行多尺度特征提取； 步骤3、基于动态加权扫描融合的特征金字塔优化：将主干网络输出的层级特征输入路径聚合特征金字塔网络，通过自上而下策略融合高层语义信息与底层空间细节； 步骤4、多尺度融合：解耦式检测头接收来自路径聚合特征金字塔网络输出的尺度特异性特征图，并在多个尺度上并行执行检测任务，实现对不同尺寸癌症病灶的识别与定位； 所述步骤2中，所述ASN模块通过残差学习框架公式化为： 其中，为输入张量，其中B表示批次索引，C表示输入特征的通道数，H表示高度，W表示宽度，为层归一化操作，为疾病特异性前馈网络，MSPI为并行多扫描SSM交互结构模块； 所述MSPI的核心表达式为： 其中，为特征融合函数，为特征调制函数，为上下文变换函数，通过深度可分离卷积增强组织学纹理特征提取，SSM为状态空间模型，Z表示归一化的输入特征； 所述SSM采用前向、后向、可变形三种扫描模式，其中可变形扫描DS模式通过内容自适应序列形成机制实现，具体为： 步骤2-1、通过共享偏移网络生成自适应偏移场，该网络采用深度卷积使用核大小； 步骤2-2、通过双线性插值从输入张量中采样变形位置特征，并添加相对位移调制的学习偏置； 步骤2-3、通过排序操作确定置换索引，将空间采样特征重塑为序列并重新排序，生成内容自适应1D序列。

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