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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种核磁图像脑肿瘤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：CN120070455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510552928.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种核磁图像脑肿瘤检测方法及系统是由廖频;罗国邦;黄明;刘志华;刘子良;彭锦洋;赖倞杰;闵卫东;韩清设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种核磁图像脑肿瘤检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其是涉及一种核磁图像脑肿瘤检测方法及系统，方法包括：获取初始核磁脑肿瘤图像，将双卷积跨阶段除法网络作为主干网络，将部分视觉状态空间网络作为特征增强网络，轻量化YOLOv8模型的同时提高性能；在提高性能的YOLOv8模型中，在颈部结构中将构建的重参数化动态可选择大核卷积网络作为多尺度特征交互网络，同时利用重参数化进一步提高YOLOv8模型的性能，以得到改进后的YOLOv8模型；使用初始图像数据集对改进后的YOLOv8模型进行迭代优化训练，得到核磁图像脑肿瘤检测模型；将初始图像数据集输入核磁图像脑肿瘤检测模型进行检测，输出核磁脑肿瘤检测结果。本发明能够提高对脑肿瘤检测的准确率和效率。

本发明授权一种核磁图像脑肿瘤检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种核磁图像脑肿瘤检测方法，其特征在于，包括： S1，获取核磁脑肿瘤的初始图像数据集，进行标注并划分为训练集、验证集和测试集； S2，构建双卷积跨阶段除法网络和部分视觉状态空间网络，将所述双卷积跨阶段除法网络作为YOLOv8模型中的主干网络，将所述部分视觉状态空间网络作为YOLOv8模型中的SPPF之后的特征增强网络，并对YOLOv8模型主干网络进行调整，以轻量化YOLOv8模型的同时提高性能；所述双卷积跨阶段除法网络包括逐点卷积、批归一化、SiLU激活函数、ReLU激活函数、特征分割、特征拼接、通道注意力层处理以及通过特征信号逐点相除的特征交互双流除法网络； S3，在提高性能的所述YOLOv8模型中，在颈部结构中将构建的重参数化动态可选择大核卷积网络作为多尺度特征交互网络，同时利用重参数化进一步提高YOLOv8模型的性能，以得到改进后的YOLOv8模型； S4，使用所述初始图像数据集对所述改进后的YOLOv8模型进行迭代优化训练，得到核磁图像脑肿瘤检测模型； S5，将所述初始图像数据集输入所述核磁图像脑肿瘤检测模型进行检测，输出核磁脑肿瘤检测结果。

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