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龙图腾网获悉北方民族大学申请的专利一种面向PET/CT医学图像的检测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：CN116758005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310551914.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向PET/CT医学图像的检测方法是由周涛;陆惠玲;叶鑫宇设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向PET/CT医学图像的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向PETCT医学图像的检测方法，包括以下步骤：获取目标PET图像、目标CT图像和目标PETCT图像；基于CL‑YOLOv5模型的主干网络分别对目标PET图像、目标CT图像和目标PETCT图像进行特征提取，并对提取出的所有特征进行融合处理，获得融合特征；通过CL‑YOLOv5模型的特征增强颈部对融合特征进行特征增强处理，获得增强特征；通过CL‑YOLOv5模型的预测头部对增强特征进行处理，获得分割特征图。该方法通过CL‑YOLOv5模型对多模态PETCT医学图像中的特征进行充分提取，提高了对多模态的PETCT图像的检测精度，为理解医学图像提供了重要依据。

本发明授权一种面向PET/CT医学图像的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向PETCT医学图像的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标PET图像、目标CT图像和目标PETCT图像； S2、基于CL‑YOLOv5模型的主干网络分别对所述目标PET图像、目标CT图像和目标PETCT图像进行特征提取，并对提取出的所有特征进行融合处理，获得融合特征； S3、通过所述CL‑YOLOv5模型的特征增强颈部对所述融合特征进行特征增强处理，获得增强特征； S4、通过所述CL‑YOLOv5模型的预测头部对所述增强特征进行处理，获得分割特征图； 在所述步骤S2中，所述主干网络包括三个分支和四个阶段； 所述三个分支包括PET分支、CT分支和PETCT分支，分别对应所述目标PET图像、目标CT图像和目标PETCT图像； 所述四个阶段包括：阶段一、阶段二、阶段三和阶段四；其中每个阶段均由双分支轻量块和跨模态交互式增强块来实现；所述双分支轻量块包括递归重参卷积和ACON损失函数； 所述阶段一和阶段四均包括3层递归重参卷积、ACON损失函数和跨模态交互式增强块； 所述阶段二和阶段三均包括8层递归重参卷积、ACON损失函数和跨模态交互式增强块； 所述步骤S3具体包括： 在所述CL‑YOLOv5模型的特征增强颈部： 分别对所述阶段二融合特征、阶段三融合特征和阶段四融合特征进行1×1重参卷积处理，获得对应的阶段二特征、阶段三特征和阶段四特征； 采用3层递归重参卷积对所述阶段四特征进行处理，获得第一卷积特征； 对所述第一卷积特征进行上采样处理，获得第一采样结果； 将所述第一采样结果和所述阶段三特征进行拼接后，采用3层递归重参卷积进行处理，获得第二卷积特征； 对所述第二卷积特征进行上采样处理，获得第二采样结果； 将所述第二采样结果和所述阶段二特征进行拼接后，采用3层递归重参卷积进行处理，获得第一增强特征； 对所述第一增强特征进行1×1重参卷积处理后，与所述第二卷积特征进行拼接，并采用3层递归重参卷积对该拼接结果进行处理，获得第二增强特征； 对所述第二增强特征进行1×1重参卷积处理后，与所述阶段四特征进行拼接，并采用3层递归重参卷积对该拼接结果进行处理，获得第三增强特征； 所述步骤S4具体包括： 在所述CL‑YOLOv5模型的预测头部： 分别对所述第一增强特征、第二增强特征和第三增强特征进行1×1重参卷积处理，并对这三个1×1重参卷积处理结果进行拼接，获得分割特征图； 所述跨模态交互式增强块具体包括如下步骤： 将三个分支的双分支输出特征拼接后进行1×1重参卷积处理，获得通道数为c的一号特征图； 采用Relu激活函数对所述一号特征图进行处理，获得矩阵Q、矩阵K和矩阵V； 对所述矩阵Q、矩阵K和矩阵V进行逐像素相乘，获得二号特征图； 将所述一号特征图和所述二号特征图进行残差相加后，依次通过3×3深度卷积、BN函数、Relu激活函数、1×1重参卷积和残差相加处理，获得三号特征图； 对所述二号特征图和三号特征图拼接后进行1×1重参卷积处理，获得四号特征图； 对所述四号特征图进行切块和重组，获得三个通道数均为c的特征图，依次传递至PET分支、CT分支和PETCT分支。

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