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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于特征金字塔网络结构和通道注意力机制的脑肿瘤分类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：CN115170885B 。

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：202210861479.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征金字塔网络结构和通道注意力机制的脑肿瘤分类检测方法及系统是由华昕宇;祁云嵩;姜元昊;杨志祥设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征金字塔网络结构和通道注意力机制的脑肿瘤分类检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征金字塔网络结构和高效通道注意力机制的脑肿瘤分类检测方法及系统，包括以下步骤：使用平滑处理方法实现脑肿瘤图像质量的增强，减少噪声的干扰和失真；改进通道注意力机制，使用特征金字塔网络结构替代平均池化和最大池化并与残差块组成第一阶段网络模型；优化神经网络结构，使用高效通道注意力模块替换SE模块并添加全局平均池化层和具有PFLU激活函数的全连接层序列形成第二阶段网络模型；使用K折交叉验证训练模型并通过F1分数评价方法进行最优模型的选择。本发明通过优化通道注意力机制显著的提高脑肿瘤分类检测的准确率，为医学专家准确判断脑肿瘤种类提供了新的参考。

本发明授权基于特征金字塔网络结构和通道注意力机制的脑肿瘤分类检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征金字塔网络结构和通道注意力机制的脑肿瘤分类检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先使用平滑处理方法实现脑肿瘤图像质量的增强，减少噪声的干扰和失真；再进行改进通道注意力机制，使用特征金字塔网络结构替代平均池化和最大池化并与残差块组成第一阶段神经网络模型；之后进行优化神经网络结构，使用高效通道注意力模块替换SE模块并添加全局平均池化层和具有PFLU激活函数的全连接层序列形成第二阶段神经网络模型；最后使用K折交叉验证训练模型并通过F1分数评价方法进行最优模型的选择； 具体步骤如下： 步骤1，首先进行图像预处理：采用高斯滤波对原图像进行平滑处理，以实现抑制功能像的噪声、提高信噪比、减少各图像噪声干扰和失真的目的；采用裁剪、翻转的数字图像变换方法，对所处理的图像进行空间转换，以使得感受野能更好的获取特征； 步骤2，构建改进的注意力机制CBAM模块，采用特征金字塔结构的卷积层替换空间注意力模块的最大池化层和平均池化层，所采用的不同大小的卷积核被用于获取不同尺寸感受野的数字图像特征； 步骤3，融合步骤2中改进的注意力机制模块和残差块形成第一阶段的神经网络模型，通过模型训练来提取脑肿瘤影像的数据特征，采用超列方法将提取的特征像素位置往后的所有对应位置的卷积网络单元激活值组成一列向量进行特征融合得到的组合特征； 步骤4，使用不降维的局部跨信道交互策略和自适应选择一维卷积核大小的高效通道注意力机制替换EfficientNet神经网络结构的SE通道注意力模块；优化模型的权重层，添加全局平均池化层、2个具有PFLU激活函数的全连接层和丢弃层序列形成第二阶段的神经网络模型； 步骤5，将步骤3中得到的组合特征作为步骤4神经网络模型的输入，通过K折交叉验证进行模型的训练和验证，使用F1分数评价方法进行最优模型权重参数的选择。

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