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龙图腾网恭喜四川大学申请的专利基于大模型的肺结节分析方法、系统、设备及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：CN119941731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510429587.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于大模型的肺结节分析方法、系统、设备及介质是由王成弟;徐修远;刘星廷;张纪龙;杨柳青;黄格婷设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的肺结节分析方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的肺结节分析方法、系统、设备及介质，属于人工智能医学技术领域中的肺结节检测与分类，其目的在于解决现有技术在基于DR胸片分析肺结节时存在小病灶检测灵敏度低、复杂病灶分割精确度低的问题。其构建的肺结节分析模型包括目标检测子模型、目标分割子模型以及基于大模型的分类子模型；目标检测子模型的主干网络中的C2f‑nmODE模块包括第一CBS层、Split层和第二CBS层，第一CBS层的输出作为Split层的输入，Split层的输出经3层nmODE层并将三层nmODE层的输出进行融合后再与Split层的输出一同输入第二CBS层；其中，nmODE层为将离散化的神经记忆常微分方程更改为以神经网络层数作为推导步数的形式。

本发明授权基于大模型的肺结节分析方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的肺结节分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取样本数据及标签；获取肺部DR样本图像，并进行标注，得到标签数据；标签包括肺结节位置标签、肺结节分割掩膜标签以及肺结节类别标签；步骤2，构建肺结节分析模型；构建肺结节分析模型，肺结节分析模型包括目标检测子模型、目标分割子模型以及基于大模型的分类子模型；目标检测子模型采用YOLOv8网络，包括主干网络、颈部网络和检测头，主干网络输出的四个大小不同的特征图输入颈部网络，颈部网络对大小不同的特征图进行融合，然后输入检测头中对应的大小的目标检测头；主干网络中的C2f-nmODE模块包括第一CBS层、Split层和第二CBS层，第一CBS层的输出作为Split层的输入，Split层的输出经3层nmODE层并将三层nmODE层的输出进行融合后再与Split层的输出一同输入第二CBS层；其中，nmODE层为将离散化的神经记忆常微分方程更改为以神经网络层数作为推导步数的形式；步骤3，训练肺结节分析模型；利用步骤1获取的样本数据及标签，对步骤2构建的肺结节分析模型进行训练；步骤4，实时分类；获取待测的肺部DR图像，并输入步骤3训练后的肺结节分析模型，肺结节分析模型输出肺结节检测与分类结果，检测与分类结果包括是否存在肺结节、肺结节的位置以及肺结节是良性还是恶性；步骤2中，主干网络包括依次连接的第一卷积模块、第二卷积模块、第一C2f-nmODE模块、第三卷积模块、第二C2f-nmODE模块、第四卷积模块、第三C2f-nmODE模块、第五卷积模块、SwinTransformer模块以及SPPF-LSKA模块；第一C2f-nmODE模块、第二C2f-nmODE模块、第三C2f-nmODE模块以及SPPF-LSKA模块分别输出14特征图、18特征图、116特征图和132特征图。

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