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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于改进3D网络的活动性/非活性肺结核识别系统及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：CN120876961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510978880.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于改进3D网络的活动性/非活性肺结核识别系统及方法是由肖霖;何志琴;张蔚;刘庭亭;马超;李煜鑫;秦浪设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进3D网络的活动性/非活性肺结核识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进3D网络的活动性非活性肺结核识别系统，包括：图像特征获取模块，用于获取肺结核CT胸部图像特征；数据预处理模块，用于对获取的肺结核CT胸部图像特征进行数据预处理；图像分割模块，用于对预处理后的肺结核CT胸部图像特征进行分割以获取肺实质图像特征，采用的分割模型为3DResUNet分割模型；图像分类识别模块，用于对图像分割后的肺实质图像特征进行预测分类；其中，采用的图像分类模型为3DResUNet50分类模型，并采用3DResUNet50分类模型与多尺度注意模块相结合获得图像输出特征；然后，采用分组卷积和通道洗牌来处理图像输出特征，预测出活动性和非活动性肺结核的类别，并生成模型的置信度分数。本发明能提高模型的CT图像分类准确性。

本发明授权基于改进3D网络的活动性/非活性肺结核识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于改进3D网络的活动性非活性肺结核识别，其特征在于：包括： 图像特征获取模块，用于获取肺结核CT胸部图像特征； 数据预处理模块，用于对获取的肺结核CT胸部图像特征进行数据预处理； 图像分割模块，用于对预处理后的肺结核CT胸部图像特征进行分割以获取肺实质图像特征，图像分割模块采用的分割模型为3DResUNet分割模型；图像分类识别模块，用于对图像分割后的肺实质图像特征进行预测分类；其中，图像分类识别模块采用的图像分类模型为3DResUNet50分类模型，并采用3DResUNet50分类模型与多尺度注意模块相结合获得图像输出特征；然后，采用分组卷积和通道洗牌来处理图像输出特征，预测出活动性和非活动性肺结核的类别，并生成模型的置信度分数； 3DResUNet50分类模型的conv2-conv5实现方法相同，3DResUNet50分类模型的conv2实现方法为：在3DResNet的残差结构中引入多尺度注意力机制，多尺度注意力机制中首先通过多尺度卷积运算同时捕捉多个尺度的病变特征，然后对多尺度卷积的输出特性进行加权处理，此外，利用1×1×1卷积和Sigmoid激活函数生成单通道空间注意力图，动态调整模型对特征图中不同空间位置的关注；最后，将输入特征图的元素乘以注意力图，并利用残差连接来保持原始特征的完整性，同时突出关键的区域特征。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学花溪北校区科技处；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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