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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属协和医院申请的专利基于交叉注意力机制的骨折影像精细识别网络构建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：CN114463312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210126442.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于交叉注意力机制的骨折影像精细识别网络构建方法是由霍彤彤;叶哲伟;董喆;高飞;谢卯;陆林;刘蓬然;刘松相;张加尧;谢毅设计研发完成，并于2022-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交叉注意力机制的骨折影像精细识别网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于交叉注意力机制的骨折影像精细识别网络构建方法，主要涉及医学影像处理领域。包括以下步骤：获取原始骨折影像的样本数据集，人工分类标注，交叉数据增强；构建包括特征提取模块、特征自适应模块及图像分类模块的交叉注意力网络结构；组建总的损失模型，训练交叉注意力网络结构。本发明有益效果在于：它能够解决现有少样本图像识别算法无法解决的实际用于不同域及不同识别任务导致的图像无法有效识别的技术问题。

本发明授权基于交叉注意力机制的骨折影像精细识别网络构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉注意力机制的骨折影像精细识别网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取原始骨折影像的样本数据集，通过人工对该数据集进行精细分类标注，并基于分类后的样本数据集进行交叉数据增强； 所述样本数据集包括17种不同类型骨骼区域的骨折影像数据； 所述对该数据集进行精细分类标注，包括对骨折病灶部位逐一分类标注，并以上述骨折影像数据作为测试数据集，并选取5类作为训练集，随机选取其余5类作为支撑集，剩余7类作为验证集； 在训练阶段，选择由MiniImageNet数据集及数据集CUB200、OxfordFlower、StanfordCar组成的混合数据集作为训练集，去除其中重复类别后，总类别数共计88类，附加上述骨折影像数据中的5类作为训练集，接着采用交叉集擦除-补全模块对骨折影像骨骼部位进行精细分类并将原始训练集少量图像样本进行交叉数据增强，所述交叉数据增强包括： S1.1，通过擦除模块，将支撑集图像数据中对最终分类结果贡献度高的像素进行擦除； S1.2，通过像素补全模型，对擦除后的像素点进行像素补全，生成补全后的图像数据； S1.3，将生成的数据添加到同一任务的骨折影像样本验证集，进行数据交叉融合； S1.4，所述验证集样本与支撑集样本用于预训练的少样本图像识别网络模型的测试； 在测试阶段，模型每次试验均随机抽取去除训练集后12类中的5类作为验证集，其余7类作为测试集，以保证各部分数据高度独立且识别结果的高度有效性； 接着，通过数据增强后的含有标注的影像数据，通过预训练的交叉注意力网络，进行少样本图像识别任务前，再次对训练集图像进行统计学上的数据增强，包括对图像的随机翻转、扭曲、扩展及裁剪， S2，构建包括特征提取模块、特征自适应模块及图像分类模块的交叉注意力网络结构； S3，由局部分类器损失和全局分类器损失组建总的损失模型，训练交叉注意力网络结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学同济医学院附属协和医院，其通讯地址为：430022 湖北省武汉市解放大道1277号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。