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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种医学图像检索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：CN119739879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411953364.1，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种医学图像检索方法及系统是由潘景山;刘晟宇;李娜;田堂斌;胡涛设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种医学图像检索方法及系统，涉及医学图像处理领域，针对的问题是：现有技术无法深度理解医学图像内在内容，针对医学图像检索面临的高分辨率、多模态数据和背景噪声干扰等问题，无法准确、有效检索出对应的医学图像，检索鲁棒性和准确性差。方法包括：获取医学图像数据集，对医学图像数据集进行预处理；利用训练好的特征提取模型，进行特征提取，得到图像的融合特征；基于图像的融合特征，构建图像特征库；利用训练好的特征提取模型，对待检索医学图片进行特征提取，得到待检索医学图片的融合特征；将其与图像特征库进行匹配，检索出对应的图像。本发明显著提升了医学图像检索的准确性和效率。

本发明授权一种医学图像检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种医学图像检索方法，其特征在于，包括： 获取待检索的医学图片，所述医学图片至少含有医学图像数据和标签； 将待检索的医学图片输入至训练好的特征提取模型，利用多尺度局部特征模块提取待检索医学图片的多尺度局部特征； 利用全局特征模块提取待检索医学图片的全局特征； 将待检索医学图片的多尺度局部特征和全局特征进入融合，得到待检索图像的融合特征； 在特征提取模型的图像特征库中，对待检索图像的融合特征进行检索，得到对应的图像； 其中，特征提取模型的图像特征库构建过程为：利用训练好的特征提取模型，对获取的图像数据集进行特征提取，并将提取的每张图像的融合特征存储到数据库中，得到特征提取模型的图像特征库； 特征提取模型包括主干网络模块、多尺度局部特征提取模块及全局特征提取模块； 在训练过程中，将训练集输入至主干网络模块，通过2倍下采样，得到第一输入特征； 对第一输入特征进行2倍下采样，得到第二输入特征； 对第二输入特征进行6倍下采样，得到第三输入特征； 将第二输入特征输入多尺度局部特征提取模块进行特征提取，得到多尺度局部特征； 将第三输入特征输入至全局特征提取模块进行特征提取，得到全局特征； 将多尺度局部特征与全局特征进行融合，得到融合图像的融合特征； 将第二输入特征输入多尺度局部特征提取模块进行特征提取，得到多尺度局部特征，其中，多尺度局部特征模块包括重叠窗口划分模块、窗口多头自注意力模块、前馈神经网络、窗口合并模块、卷积层、层归一化及全连接层，具体过程为： 通过重叠窗口划分模块，将第二输入特征图划分为小窗口，并得到每个窗口的第一输出特征图； 将第一输出特征图输入至窗口多头自注意力模块进行注意力计算，得到每个窗口的第二输出特征图； 将第二输出特征图输入至前馈神经网络进行非线性变化，得到每个窗口的第三输出特征图； 通过窗口合并模块，将每个窗口的第三输出特征图进行合并，得到第四输出特征图； 通过卷积层调整第四输出特征图的通道数； 通过批标准层对第四输出特征图进行标准化处理，得到标准化后的输出特征； 将标准化后的输出特征输入至全连接层进行映射，得到多尺度局部特征。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501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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