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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學申請的專利數(shù)字乳腺斷層影像病灶定位裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114092463B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111434425.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/73；該發(fā)明授權(quán)數(shù)字乳腺斷層影像病灶定位裝置是由范明;簡嘉豪;厲力華;鄭惠中設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本數(shù)字乳腺斷層影像病灶定位裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開數(shù)字乳腺斷層影像病灶定位裝置。本發(fā)明包括數(shù)據(jù)輸入模塊用于獲取帶標簽的數(shù)字乳腺斷層影像；圖像預(yù)處理模塊對數(shù)字乳腺斷層影像進行預(yù)處理；數(shù)據(jù)整理模塊對帶標簽數(shù)字乳腺斷層影像進行數(shù)據(jù)劃分；模型調(diào)整模塊包括模型訓練子模塊、模型測試子模塊；其中模型訓練子模塊利用訓練集數(shù)據(jù)對EfficientDet網(wǎng)絡(luò)進行訓練；模型測試子模塊利用測試集數(shù)據(jù)對訓練好的EfficientDet網(wǎng)絡(luò)進行測試；區(qū)域定位模塊利用病灶融合算法，融合不同斷層上同一位置病灶的檢測框，并篩去檢出概率低于設(shè)定閾值的檢測結(jié)果，同時整合同一位置病灶診斷結(jié)果標簽。本發(fā)明能夠高效準確的定位數(shù)字乳腺斷層影像中病灶的位置。

本發(fā)明授權(quán)數(shù)字乳腺斷層影像病灶定位裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.數(shù)字乳腺斷層影像病灶定位裝置，其特征在于包括數(shù)據(jù)輸入模塊、圖像預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)整理模塊、模型調(diào)整模塊和區(qū)域定位模塊； 所述數(shù)據(jù)輸入模塊用于獲取帶標簽的數(shù)字乳腺斷層影像； 所述圖像預(yù)處理模塊對數(shù)據(jù)輸入模塊傳送的數(shù)字乳腺斷層影像進行預(yù)處理； 所述數(shù)據(jù)整理模塊對圖像預(yù)處理模塊傳送的帶標簽數(shù)字乳腺斷層影像進行數(shù)據(jù)劃分，得到訓練集和測試集； 所述模型調(diào)整模塊包括模型訓練子模塊、模型測試子模塊；其中模型訓練子模塊利用訓練集數(shù)據(jù)對EfficientDet網(wǎng)絡(luò)進行訓練；模型測試子模塊利用測試集數(shù)據(jù)對訓練好的EfficientDet網(wǎng)絡(luò)進行測試；所述EfficientDet網(wǎng)絡(luò)包括主干網(wǎng)絡(luò)、特征金字塔模塊、良惡性分類網(wǎng)絡(luò)以及檢測框預(yù)測網(wǎng)絡(luò)； 1）所述主干網(wǎng)絡(luò)選用EfficientNet-B0，主要包括輸入層、卷積層、MB卷積模塊、池化層、全連接層；所述主干網(wǎng)絡(luò)具體是： 輸入影像經(jīng)過主干網(wǎng)絡(luò)得到特征圖，將從主干網(wǎng)絡(luò)得到的特征圖按照對應(yīng)乳房放入同一集合中，這樣每一個集合中是同一個乳房序列斷層影像經(jīng)過主干網(wǎng)絡(luò)之后得到的特征圖； 同一個乳房的斷層影像中，中間部分的影像能表達更多的信息；利用正態(tài)分布，在進行特征融合的過程中依據(jù)特征圖對應(yīng)的影像在斷層中的位置求得其對應(yīng)的概率密度，將概率密度乘以對應(yīng)的特征圖，最后將同一集合中的特征圖相加，得到融合后的特征圖，計算公式如公式1所示： 公式（1） 其中為影像序列的均值，為影像序列的標準差，為影像的序列號，為該序列號對應(yīng)的特征圖，F(xiàn)為融合后的特征圖； 2）特征金字塔模塊使用BiFPN結(jié)構(gòu)，在PAFPN的基礎(chǔ)上，去除部分卷積層，增加shortcut結(jié)構(gòu)； 3）良惡性分類網(wǎng)絡(luò)根據(jù)主干網(wǎng)絡(luò)輸出的特征融合得到的融合特征圖，輸出對應(yīng)良惡性預(yù)測結(jié)果及其概率； 4）檢測框預(yù)測網(wǎng)絡(luò)根據(jù)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)提煉的特征圖，輸出檢測目標的病灶位置； 所述區(qū)域定位模塊利用病灶融合算法，融合不同斷層上同一位置病灶的檢測框，并篩去檢出概率低于設(shè)定閾值的檢測結(jié)果，同時整合同一位置病灶診斷結(jié)果標簽； 所述區(qū)域定位模塊的病灶融合算法具體是： 5-1首先判斷單張斷層圖像是否存在大于1個病灶位置，若是則計算各病灶位置兩兩之間的交并比，繼續(xù)判斷交并比是否大于閾值，若是篩去置信度較低的病灶位置，若否全部保留； 5-2將步驟5-1處理后的剩余各斷層圖像按照數(shù)字乳腺斷層影像的拍攝順序排列，依次投影到同一平面，計算上述各剩余斷層圖像的病灶位置兩兩之間的交并比，繼續(xù)判斷交并比是否大于閾值，若是則當前正在計算交并比的兩個病灶位置劃分入同一個集合中，若否則將上述兩個病灶位置劃分入不同集合； 5-3計算各個集合中病灶位置的置信度平均值，判斷其平均值是否低于閾值，若是則去除該集合，若否則保留； 5-4由于同一個集合中病灶位置相同，這時需要判斷同一個集合中病灶位置數(shù)量是否大于閾值，若是則保留，反之則刪除；最終輸出剩余集合的病灶位置。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)2號大街；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。