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龍圖騰網獲悉天津師范大學申請的專利一種基于注意力疊加與特征融合的肺炎X光片圖像分析模型及分析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：CN114066844B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202111342941.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于注意力疊加與特征融合的肺炎X光片圖像分析模型及分析方法是由姜麗芬;李康設計研發完成，并于2021-11-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力疊加與特征融合的肺炎X光片圖像分析模型及分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力疊加與特征融合的肺炎X光片圖像分析模型及分析方法，使用空間注意力疊加網絡，突出病灶特征，提升注意力引導精度。首先對整個的通道進行一次空間注意力值的計算，得出初始注意力分數。然后對兩通道分別進行CBL和編碼解碼操作，得到注意力分數。最后將兩注意力與初試注意力相乘。使初始注意力輔助兩部分注意力的生成，并分別加強各自的特征圖。此外本文提出了新的特征融合網絡，通過兩種不同表征能力的通道，在各自的特征上得到特有表示，能夠同時提高特征的“準確性”和“多樣性”。

本發明授權一種基于注意力疊加與特征融合的肺炎X光片圖像分析模型及分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力疊加與特征融合的肺炎X光片圖像分析模型，其特征在于，包括YOLOv5主干網絡模型、SasNet空間注意力疊加網絡模型、MfcNet多層特征融合網絡模型、YOLOv5預測網絡模型，其中： 所述YOLOv5主干網絡模型從肺炎X光片樣本數據中抽取目標的特征表示形式，得到主干網絡特征； 所述SasNet空間注意力疊加網絡模型包括注意力引導模塊、第一通道特征計算模塊、第二通道特征計算模塊以及兩個注意力引導疊加模塊，所述注意力引導模塊對所述主干網絡特征進行一次空間注意力值的計算，得出初始注意力分數ai，第一通道特征計算模塊和第二通道特征計算模塊分別進行CBL和編碼解碼操作，得到中間特征圖，在所述注意力引導疊加模塊中，中間特征圖計算得到注意力分數ci分別與所述初始注意力分數ai相乘，得到注意力值a′i，兩組注意力值a′i合并得到特征圖Out； 所述MfcNet多層特征融合網絡模型包括通道注意力模塊與特征融合模塊，先通過通道注意力模塊得到每個通道的權值ω，在特征融合模塊中，再根據每個通道的權值ω對最終分類結果的重要性和貢獻度，把通道分割為一個積極通道和一個消極通道，消極通道經過取均值后再與積極通道特征融合，最終經過殘差輸出新的特征圖Out′； 所述YOLOv5預測網絡模型包括分類網絡模型和定位回歸網絡模型，所述分類網絡模型對所述新的特征圖進行分類，所述定位回歸網絡模型對所述新的特征圖進行定位。

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天津師范大學，其通訊地址為：300387 天津市西青區賓水西道393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”。