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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于ZSNet的胃癌CT病变区域检测方法及装置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：CN120047435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510507064.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于ZSNet的胃癌CT病变区域检测方法及装置是由王福财;刘卓晟;雷昊翔;阮依丹;黄思彬;吴梅;孙浩;魏世鑫;张志钦;马丽浩设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ZSNet的胃癌CT病变区域检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于ZSNet的胃癌CT病变区域检测方法及装置，涉及医学图像领域，方法包括：S1，获取胃癌CT病变区域灰度图像，对图像进行预处理并标注制作成数据集；S2，构建基于YOLOv8网络的胃癌CT目标检测模型；胃癌CT目标检测模型使用ZSNet结构和基于ODConv技术的CT‑Neck模块进行改进；S3，利用数据集对胃癌CT目标检测模型进行训练，得到训练好的模型；S4，使用训练好的模型进行胃癌CT病变区域检测。本发明通过使用ZSNet结构和基于ODConv技术的CT‑Neck模块对YOLOv8网络进行改进，提升了对微小病灶的检测准确率与鲁棒性。

本发明授权基于ZSNet的胃癌CT病变区域检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于ZSNet的胃癌CT病变区域检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，获取胃癌CT病变区域灰度图像，对图像进行预处理并标注制作成数据集； S2，构建基于YOLOv8网络的胃癌CT目标检测模型；所述胃癌CT目标检测模型包括Backbone部分、Neck部分和Head部分； 所述Backbone部分包括依次连接的第一单元、第二单元、第三单元和第四单元；所述第二单元和第四单元包括一个以上基于全维度动态卷积的ZSNet结构；所述数据集依次经过第一单元、第二单元、第三单元和第四单元进行特征提取，由第二单元和第四单元分别输出提取的特征表示到Neck部分； 所述Neck部分，基于dysample结构和ZSNet结构对输入Backbone部分的特征表示进行多尺度特征融合后输出若干维度特征图至Head部分； 所述Head部分，获取Neck部分的维度特征图，经CBS结构的特征增强和Con2d结构的特征映射后输出胃癌CT病变区域检测图像； S3，利用数据集对胃癌CT目标检测模型进行训练，得到训练好的模型； S4，使用训练好的模型进行胃癌CT病变区域检测； 所述Backbon部分中，第一单元包括依次连接的第一CBS结构和第二CBS结构，第二单元包括依次连接的第一ZSNet结构、第三CBS结构和第二ZSNet结构，第三单元包括第四CBS结构，第四单元包括依次连接的第三ZSNet结构、第五CBS结构、第四ZSNet结构和SPPF结构； 每个所述ZSNet结构包括CBS压缩模块、通道拆分模块、第一CT-Neck模块、第二CT-Neck模块、特征融合模块和CBS恢复模块；ZSNet结构的输入数据通过CBS压缩模块进行特征变换和通道压缩，再经过通道拆分模块按通道维度均分成第一路特征和第二路特征，第二路特征经过第一CT-Neck模块进行增强处理得到第三路特征，第三路特征经过第二CT-Neck模块进行增强处理得到第四路特征；特征融合模块融合第一路特征、第二路特征、第三路特征和第四路特征，得到统一特征图；通道恢复模块对统一特征图调整通道数使之与ZSNet结构连接的后续模块的通道数一致，通道恢复模块的输出作为ZSNet结构的输出。

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