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龙图腾网获悉浙江爱达科技有限公司申请的专利一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类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：CN118982705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411047937.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类方法是由卢贤泽;陈锋;周法美;李唱;张敏设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类方法，构建基于ResNet和Transformer的网络，用于对肠道病灶图像提取特征并获取不同尺度的特征图，配合ResNet和Transformer设置双向协同深度融合模块，用于分尺度协同融合特征图，最终输出的特征图以动态通道注意力模块进行融合，输出融合后的特征图至动态门控前馈网络，得到肠道疾病分类结果。本发明提高整个网络的特征提取能力和分类性能，能更好地适应不同类型的肠道图像，给出准确的诊断结果；网络能自适应地关注对当前任务最为关键的特征，从而提高模型的泛化能力和分类的准确性。

本发明授权一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类方法，其特征在于：所述方法构建基于ResNet和Transformer的网络，用于对肠道病灶图像提取特征并获取不同尺度的特征图，配合ResNet和Transformer设置双向协同深度融合模块，用于分尺度协同融合特征图；所述双向协同深度融合模块包括用于将Resnet模型输出的特征图融合到对应的Transformer模型输出的特征图中的C2T模块和用于将Transformer模型输出的特征图融合到Resnet模型输出的特征图中的T2C模块；C2T模块包括顺次设置的通道下降层、注意力机制层、通道上升层、相加模块；Resnet模型输出的特征图经过通道下降层后顺次输入注意力机制层、通道上升层；Resnet模型输出的特征图、Transformer模型输出的特征图和通道上升层的输出经过相加模块后输出；T2C模块包括顺次设置的通道上升层、通道下降层和相加模块，通道上升层和通道下降层间、通道下降层和相加模块间分别顺次设有卷积层、归一化层和激活函数层；Transformer模型输出的特征图经过通道上升层、通道下降层及两者对应的卷积层、归一化层和激活函数层后在相加模块与Resnet模型输出的特征图相加，输出；最终输出的特征图以动态通道注意力模块进行融合，输出融合后的特征图至动态门控前馈网络，得到肠道疾病分类结果。

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