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龙图腾网获悉东软集团股份有限公司;东北大学申请的专利结节识别方法、装置、存储介质及电子设备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：CN117036247B 。

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：202310829056.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权结节识别方法、装置、存储介质及电子设备是由闻英友;孙士尧;何涛;付冲;李盼;徐赛;甄石设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本结节识别方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种结节识别方法、装置、存储介质及电子设备，该结节识别方法通过获取待识别扫描图像；将所述待识别扫描图像输入预设结节识别模型，以获取所述预设结节识别模型输出的结节类别信息，所述结节类别信息包括结节类和非结节类；由于该预设结节识别模型能够通过多个串联的全局与局部特征融合模块对多个不同尺度的特征图进行全局特征与局部特征的融合，得到目标融合特征，能够有效融合多尺度的全局特征与局部特征；再通过分类器根据所述目标融合特征确定所述待识别扫描图像中的所述结节类别信息，能够有效提升得到结节类别信息的准确性和可靠性。

本发明授权结节识别方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种结节识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别扫描图像； 将所述待识别扫描图像输入预设结节识别模型，以获取所述预设结节识别模型输出的结节类别信息，所述结节类别信息包括结节类和非结节类； 其中，所述预设结节识别模型包括分类器和多个串联的全局与局部特征融合模块，所述多个串联的全局与局部特征融合模块中的最后一个全局与局部特征融合模块的输出端与所述分类器耦合，所述多个串联的全局与局部特征融合模块用于对多个不同尺度的特征图进行全局特征与局部特征的融合，以得到目标融合特征；所述分类器用于根据所述目标融合特征确定所述待识别扫描图像中的所述结节类别信息； 所述全局与局部特征融合模块至少包括第一卷积层，第二卷积层，全局与局部特征融合层，第三卷积层以及下采样层，所述第一卷积层的输入端作为所述全局与局部特征融合模块的输入端；所述第一卷积层的输出端与所述第二卷积层的输入端耦合，所述第二卷积层的输出端与所述全局与局部特征融合层的输入端耦合，所述第二卷积层的输出端还与所述第三卷积层的输入端耦合，所述第三卷积层的输入端还与所述全局与局部特征融合层的输出端耦合，所述第三卷积层的输出端与所述下采样层的输入端耦合，所述下采样的输出端作为所述全局与局部特征融合模块的输出端； 所述全局与局部特征融合层，用于对所述第二卷积层输出的待用特征图进行全局特征融合，以得到目标全局特征图，并对所述待用特征图进行局部特征融合，以得到目标局部特征图，对所述目标全局特征图和所述目标局部特征图进行融合以得到第一待用融合特征图； 所述第三卷积层，用于对所述第一待用融合特征图和所述待用特征图进行卷积处理，以得到第二待用融合特征图； 所述下采样层，用于对所述第二待用融合特征图进行下采样处理，以得到目标待用融合特征图； 所述全局与局部特征融合层包括局部特征融合子模块，全局特征融合子模块以及特征融合子模块，所述局部特征融合子模块的输入端、所述全局特征融合子模块的输入端和所述特征融合子模块的输入端与所述全局与局部特征融合层的输入端耦合，所述特征融合子模块的输入端还与所述局部特征融合子模块的输出端和所述全局特征融合子模块的输出端耦合，所述特征融合子模块的输出端作为所述全局与局部特征融合层的输出端； 所述局部特征融合子模块，用于将所述待用特征图划分为多个局部图块，对每个局部图块进行注意力卷积融合处理，以得到每个局部图块对应的第一局部特征图，将所述多个局部图块对应的多个第一局部特征图进行拼接后形成所述目标局部特征图；其中，所述注意力卷积融合处理包括利用注意力机制对待处理特征进行特征提取，以得到目标注意力特征，对待处理特征进行卷积处理，以得到目标中间特征，对所述待处理特征，所述目标注意力特征以及所述目标中间特征进行融合，以得到空间注意力特征，将所述空间注意力特征输入预设池化网络和预设激活网络以得到通道注意力权重，根据所述通道注意力权重和所述空间注意力特征确定处理后的特征图； 所述全局特征融合子模块，用于对所述待用特征图进行降维处理，以得到降维处理后的中间特征图，对所述中间特征图进行所述注意力卷积融合处理，以得到所述目标全局特征图； 所述特征融合子模块，用于根据所述目标全局特征图，所述目标局部特征图以及所述待用特征图生成所述第一待用融合特征图； 所述特征融合子模块，用于对目标局部特征图和目标全局特征图进行通道维度拼接，以得到第一拼接特征图，并对所述第一拼接特征图进行特征提取以得到第一提取特征，对所述第一提取特征和所述待用特征图进行通道维度拼接，以得到第二拼接特征图，对所述第二拼接特征图进行特征提取，以得到所述第一待用融合特征图； 所述将所述待识别扫描图像输入预设结节识别模型，以获取所述预设结节识别模型输出的结节类别信息，包括： 将所述待识别扫描图像输入第一个全局与局部特征融合模块，以获取所述第一个全局与局部特征融合模块输出的第一尺度的目标待用融合特征图； 将所述第一尺度的所述目标待用融合特征图输入第二个全局与局部特征融合模块，以获取第二个全局与局部特征融合模块输出的第二尺度的所述目标待用融合特征图； 根据所述第二尺度的所述目标融合特征图确定所述目标融合特征； 将所述目标融合特征输入所述分类器，以得到所述待识别扫描图像中每个结节区域对应的所述结节类别信息。

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东软集团股份有限公司;东北大学，其通讯地址为：110179 辽宁省沈阳市浑南新区新秀街2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”。

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