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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于双通道密集连接的肺结节检测方法及装置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：CN114240873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111522143.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双通道密集连接的肺结节检测方法及装置是由佘青山;胥阳;杨勇;陈云设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道密集连接的肺结节检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双通道密集连接的肺结节检测方法及装置。检测方法包括1预处理提升特征图维度；2下采样模块组提取特征；3上采样模块组提取特征与恢复尺寸；4预测模块得到结节概率与位置信息。检测装置，包括数据采集模块、检测模块和显示模块。数据采集模块用于采集肺部CT图像，输入到检测模块中。检测模块基于双通道密集连接的肺结节检测方法，输出肺部CT图像中结节的可能位置和概率。显示模块用于显示检测模块的输出结果。通过双路密集结构进行特征提取，提高网络对特征图的利用率，结合残差连接与注意力机制，解决了深度学习训练过程中网络退化的问题，提高检测准确率。

本发明授权基于双通道密集连接的肺结节检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于双通道密集连接的肺结节检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、图像预处理将肺部CT图像输入预处理模块，依次经过两个3D卷积块后，提高通道维度；步骤二、特征提取构建由两路相同的卷积路径组成的双路密集结构，每路卷积路径中包括依次连接的三个3D卷积块和一个SENet注意力块，卷积路径的输入特征采用密集连接的方式拼接输入3D卷积块，然后SENet注意力块的输出特征与卷积路径的输入特征在元素层面相加后作为卷积路径的输出特征；两路卷积路径的输出特征在通道维度拼接后，作为双路密集结构的输出；s2.1、构建下采样模块组所述下采样模块组包括第一~第五下采样模块、第一~第四池化层和特别反卷积层；预处理模块的输出图像依次经过交替排列的四个池化层和四个下采样模块，进行特征提取；其中第三下采样模块的输出经过特别反卷积层后，与第一下采样模块以及第二下采样模块的输出进行拼接，然后再输入第五下采样模块，进行特征加强；其中，下采样模块采用所述双路密集结构；s2.2、构建上采样模块组所述上采样模块组包第一、第二上采样模块和第一、第二反卷积层；第四下采样模块的输出经过第一反卷积层后与第三下采样模块的输出在通道维度拼接，然后依次经过第一上采样模块与第二反卷积层，再与第五下采样模块的输出进行拼接后输入第二上采样模块，完成特征提取与尺寸恢复；其中，上采样模块采用所述双路密集结构；步骤三、肺结节检测将第二上采样模块的输出进行Dropout操作，以0.5的概率随机失活网络结构，然后再输入两个核大小为1的卷积层，输出肺部CT图像中结节的位置和概率。

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