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龍圖騰網恭喜內蒙古大學申請的專利一種基于分割的多特征信息的甲狀腺結節良惡性分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117911772B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410083374.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于分割的多特征信息的甲狀腺結節良惡性分類方法是由鄭志強;張煜杰;翁智;梁恩赫;張雪然設計研發完成，并于2024-01-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于分割的多特征信息的甲狀腺結節良惡性分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于分割的多特征信息的甲狀腺結節良惡性分類方法，屬于醫學與信息技術領域，包括以下步驟：步驟S1：數據集處理；步驟S2：分類網絡構建；步驟S3：分類模型訓練；步驟S4：結節良惡性分類。本發明根據專家經驗，通過采用分割+分類的策略對甲狀腺結節超聲圖像進行良惡性分類；在分割網絡中，使用AG注意力機制來獲取低層特征的空間精確信息，并抑制無關區域的信息來減少冗余；為了克服膨脹卷積存在的網格問題和采樣稀疏問題，設計了DASPP模塊；最后通過多尺度信息融合，增強了網絡的表達能力。

本發明授權一種基于分割的多特征信息的甲狀腺結節良惡性分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于分割的多特征信息的甲狀腺結節良惡性分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：數據集處理獲取多張甲狀腺結節圖像，在超聲科醫生的指導下標注良惡性標簽，形成數據集，并對數據集中的圖像進行數據增強處理，然后將數據集劃分為訓練集、測試集和驗證集；步驟S2：分類網絡構建構建甲狀腺結節良惡性分類網絡，甲狀腺結節良惡性分類網絡包括多尺度分割網絡與知識引導的多分支分類網絡，多尺度分割網絡用于對圖像中的甲狀腺結節進行分割，得到結節蒙版圖像，多分支網絡用于利用分割得到的結節區域圖像、結節邊緣圖像和結節原始圖像作為輸入進行分類；在所述步驟S2中，多尺度分割網絡以U-Net網絡為主干網絡，包括DASPP模塊、注意力門以及多尺度特征融合模塊；其中，所述注意力門用于獲取低層特征的空間精確信息，抑制無關區域的信息；所述DASPP模塊用于通過級聯方式，將膨脹系數低的分支與膨脹系數系數高的分支相拼接后再進行卷積操作；所述多尺度特征融合模塊用于將解碼器不同尺度的輸出信息進行融合以獲取多尺度特征表示，然后將所有尺度的特征進行上采樣恢復原始大小，同時使用1×1的卷積將通道維度降至1，最后將其拼接進行輸出，從而得到分割結果；在所述步驟S2中，所述多分支分類網絡包括三個分支網絡，三個分支網絡的結構相同，三個分支網絡分別為原始分支網絡、區域分支網絡、邊緣分支網絡與跨層次特征融合模塊；其中，所述原始分支網絡用于提取結節的位置信息和大小信息，其輸入為結節原始圖像，所述區域分支網絡用于提取結節內部的信息以及結節的縱橫比信息，其輸入為結節區域圖像，所述邊緣分支網絡用于提取結節的邊緣信息，其輸入是結節邊緣圖像，所述跨層次特征融合模塊用于將原始分支網絡、區域分支網絡、邊緣分支網絡提取的信息融合，進而對甲狀腺結節良惡性進行分類；步驟S3：分類模型訓練利用訓練集對甲狀腺結節良惡性分類網絡進行訓練，得到訓練好的甲狀腺結節良惡性分類模型；步驟S4：結節良惡性分類在測試集中驗證甲狀腺結節良惡性分類模型，利用通過驗證的甲狀腺結節良惡性分類模型對待檢測圖像中甲狀腺結節的良惡性進行分類，得到結節良惡性分類結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人內蒙古大學，其通訊地址為：010021 內蒙古自治區呼和浩特市賽罕區大學西路235號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。