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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于人工智能的肺结节识别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：CN117058447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310978944.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于人工智能的肺结节识别方法及系统是由谷倬宇;杨洋;齐宇;李向楠;李一鑫;李真珍;朱琳瑜;白睿敏;伍东红;马骞设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的肺结节识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的肺结节识别方法及系统，对于肺部CT图像序列中的图像预处理，输入预设模型的骨干网络得到张量以及检测头的识别结果，确定张量中的目标向量，根据目标向量得到每个识别结果对应的类别权重；根据边界框的中心坐标和CT图像编号进行聚类，截取肺部CT图像序列中多张预设大小的区域构成待识别图像块序列，并得到所述待识别图像块序列对应的累计类别权重；将所述待识别图像块序列中的每个图像块作为一个patch，将patch序列作为分类模型的输入得到分类概率，根据分类概率和所述累计类别权重得到分类结果，在所述肺部CT图像序列中标识分类结果。本发明有效提升了肺结节的识别准确度。

本发明授权一种基于人工智能的肺结节识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的肺结节识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取拍摄的肺部CT图像序列，对于肺部CT图像序列中的每个图像进行预处理，将预处理后的图像作为预设模型的骨干网络的输入，得到骨干网络输出的张量，以及检测头的识别结果，根据所述识别结果确定所述张量中的目标向量，根据目标向量得到每个识别结果对应的类别权重；所述预设模型包括骨干网络和检测头； 获取每个图像对应的识别结果中边界框的中心坐标以及图像在所述肺部CT图像序列中的编号，根据所述中心坐标和所述编号对中心坐标进行聚类得到聚类的中心，以聚类的中心为中心截取所述肺部CT图像序列中多张预设大小的区域构成待识别图像块序列，并得到所述待识别图像块序列对应的累计类别权重； 将所述待识别图像块序列中的每个图像块作为一个patch，按照所述待识别图像块序列中图像块的顺序得到patch序列，将所述patch序列作为分类模型的输入得到分类概率，根据分类概率和所述累计类别权重得到分类结果，在所述肺部CT图像序列中标识分类结果； 所述以聚类的中心为中心截取所述肺部CT图像序列中多张预设大小的区域构成待识别图像块序列，并得到所述待识别图像块序列对应的累计类别权重，具体为：以聚类的中心为中心构建一个长宽高为L、W、H的立方体，保留肺部CT图像序列中在所述立方体中的图像块，按照图像块所在的肺部CT图像的序号对图像块排列得到待识别图像块序列；获取聚类中包括的中心坐标，每个中心坐标对应一个识别结果，进而获取每个识别结果的类别权重，将类别权重中相同类别对应的权重相加得到所述待识别图像块序列的累计类别权重； 所述根据分类概率和所述累计类别权重得到分类结果，具体为： 根据公式计算每个类别的概率，选取概率最大的类别作为分类结果；其中i为正整数，且,I表示类别数；表示第i个类别的分类概率；表示第i个类别的累计类别权重；、表示权重。

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