山东大学王继来获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利内嵌增强注意力的PELD术后复发风险预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：CN121709272B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610210422.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权内嵌增强注意力的PELD术后复发风险预测方法及系统是由王继来;乔德阳;蔚建鲁;宋康乐;程雷设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本内嵌增强注意力的PELD术后复发风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了内嵌增强注意力的PELD术后复发风险预测方法及系统，属于医学影像处理与人工智能技术领域；包括：构建包含有残差块组的LiteNet18网络模型，其中，残差块组包含4个连续的残差块阶段，每个残差块阶段分别由2个轻量化残差块串联组成，且在每个轻量化残差块内均内嵌有MAFM注意力增强模块；利用训练好的LiteNet18网络模型对待预测的腰椎医学影像进行分析预测。本发明通过内嵌增强注意力，可以实现对PELD术后复发风险的精准、高效预测。
本发明授权内嵌增强注意力的PELD术后复发风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.内嵌增强注意力的PELD术后复发风险预测方法，其特征在于，包括： 获取PELD患者的历史数据，并通过评分匹配划分训练集； 构建LiteNet18网络模型，所述LiteNet18网络模型包括输入层、初始卷积模块、残差块组和输出处理模块；其中，所述残差块组包含4个连续的残差块阶段，每个所述残差块阶段分别由2个轻量化残差块串联组成，且在每个轻量化残差块内均内嵌有MAFM注意力增强模块，用于基于三重协同机制增强复发关键特征的形态与特征；所述三重协同机制，包括医学通道特征统计校准、病灶感知自适应采样和跨尺度约束；所述轻量化残差块的协同优化的实现，包括：主路径优化、第一卷积序列优化、第二卷积序列优化、跳跃连接智能适配和融合机制注入，其中，主路径优化采用3×3深度卷积+1×1逐点卷积的深度可分离卷积结构； 基于所述训练集对所建LiteNet18网络模型进行训练，并利用训练好的LiteNet18网络模型对待预测的腰椎医学影像进行分析，输出PELD术后复发风险预测结果。
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