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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利基于多尺度多感受野多注意力融合的肺结节风险评估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：CN119724588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510223238.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多尺度多感受野多注意力融合的肺结节风险评估方法是由李雄;李捷;陈浩文;华裔;刘泓苇;周娟设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度多感受野多注意力融合的肺结节风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多尺度多感受野多注意力融合的肺结节风险评估方法，先构建基于深度学习网络的肺结节图像分类模型，所述基于深度学习网络的肺结节图像分类模型包括图像预处理模块、深度学习网络模块TMFM、分类模块；然后获取包含肺结节CT扫描图像以及图像对应的肺结节恶性风险度等级的类别编号标签的数据集，对基于深度学习网络的肺结节图像分类模型进行训练；再将待评估的肺结节CT扫描图像输入训练好的基于深度学习网络的肺结节图像分类模型中进行特征提取、融合与分类，得到肺结节CT扫描图像的肺结节风险评估分类结果。该方法在肺结节的风险评估中具有更强的适应性和精准度。

本发明授权基于多尺度多感受野多注意力融合的肺结节风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度多感受野多注意力融合的肺结节风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，构建基于深度学习网络的肺结节图像分类模型，所述基于深度学习网络的肺结节图像分类模型包括图像预处理模块、深度学习网络模块TMFM、分类模块； 所述图像预处理模块用于对输入图像进行特征预提取，获取输入图像的初始特征张量； 所述深度学习网络模块TMFM包括特征提取模块和特征融合模块；所述特征提取模块用于对图像预处理模块得到的特征张量进行多尺度特征提取；所述特征融合模块用于将特征提取模块提取到的特征张量进行融合； 其中，所述特征融合模块包括空间注意力机制SA、通道注意力机制CA、像素注意力机制PA和特征加权输出模块；空间注意力机制SA用于增强特征张量中空间维度上的显著区域；通道注意力机制CA用于在特征张量的通道维度上分配权重，自适应地突出具有更高相关性的通道，减少无效通道的影响；像素注意力机制PA用于在像素级别上细化特征权重，根据每个像素点的重要性进行加权优化，突出关键像素点的特征；特征加权输出模块用于对经过空间注意力机制SA、通道注意力机制CA、像素注意力机制PA处理并融合后的特征张量进行统一优化，生成包含完整的多尺度、多感受野及多注意力优化特征的关键特征张量； 所述分类模块用于对关键特征张量进行处理并输出肺结节风险评估分类结果； 步骤S2，获取包含肺结节CT扫描图像以及图像对应的肺结节恶性风险度等级的类别编号标签的数据集，对步骤S1中构建的基于深度学习网络的肺结节图像分类模型进行训练，获得训练好的基于深度学习网络的肺结节图像分类模型； 步骤S3，将待评估的肺结节CT扫描图像输入至步骤S2中训练好的基于深度学习网络的肺结节图像分类模型中进行特征提取、融合与分类，得到肺结节CT扫描图像的肺结节风险评估分类结果。

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