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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利甲状腺结节分类方法、系统、智能终端及存储介质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：CN116433970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310308191.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权甲状腺结节分类方法、系统、智能终端及存储介质是由汪天富;白玛娜姆;雷柏英设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本甲状腺结节分类方法、系统、智能终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种甲状腺结节分类方法、系统、智能终端及存储介质，通过预处理模块对甲状腺超声图像进行预处理，获得目标图像，通过多分支空洞卷积模块从多个尺度、多个方向提取目标图像的特征，通过特征交互模块进行特征交互并采用密集连接充分利用全局特征和局部特征，通过多分支非局部自注意力融合模块进行自注意力操作和融合操作以对特征进行增强，最后通过分类模块进行分类，获得甲状腺结节的类别。与现有技术相比，能够充分地提取特征，准确地对甲状腺结节进行分类。

本发明授权甲状腺结节分类方法、系统、智能终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.甲状腺结节分类系统，其特征在于，所述系统包括： 预处理模块，用于对甲状腺超声图像进行预处理，获得目标图像； 多分支空洞卷积模块，用于从多尺度和多方向提取所述目标图像的特征，所述多分支空洞卷积模块的每个分支均设有空洞卷积，所有空洞卷积的扩张率互不相同； 特征交互模块，用于对所述多分支空洞卷积模块提取的特征进行特征交互，包括若干双密集Transformer块，所述双密集Transformer块包括交替设置的若干第一Transformer模型、第二Transformer模型，所述第一Transformer模型采用基于窗口的多头自注意力机制，所述第二Transformer模型采用基于移位窗口的多头自注意力机制，所述双密集Transformer块中的Transformer模型之间的连接为密集连接； 多分支非局部自注意力融合模块，用于对所述特征交互模块交互后的特征进行增强，包括查询矩阵分支、关键词矩阵分支和值矩阵分支，还设有融合单元，用于将查询矩阵分支的特征与所述关键词矩阵分支的特征相乘后与所述值矩阵分支的特征相加，获得融合后特征； 分类模块，用于对融合后特征进行分类，获得甲状腺结节的类别。

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