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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利基于自監督學習的三維醫學影像異常檢測方法及系統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：CN120259787B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510736680.1，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于自監督學習的三維醫學影像異常檢測方法及系統是由陳黃未;賈均灝;朱珠;秦飛巍;金曉晟;章國道;王佳穎;樊謹設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自監督學習的三維醫學影像異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：基于自監督學習的三維醫學影像異常檢測方法和系統，方法包括如下步驟：根據三個尺度不同的原始特征圖，分別構建三個獨立的特征嵌入網絡；利用特征嵌入網絡，將三個原始特征圖轉換成一維的嵌入向量；計算偽異常圖像與正常圖像在每一尺度下的嵌入向量之間的均方誤差之和；利用Adam優化器對特征嵌入網絡進行參數更新；構建與編碼器結構對稱的解碼器；利用全連接層擴展三個嵌入向量并分別重塑，生成三個低分辨率特征圖，低分辨率特征圖的空間分辨率與layer3特征圖相同；將三個低分辨率特征圖進行融合后得到layer3重建特征圖；解碼器的上采樣模塊對layer3重建特征圖逐層級聯重建，得到與layer1特征圖和layer2特征圖分辨率分別一致的layer1重建特征圖和layer2重建特征圖。

本發明授權基于自監督學習的三維醫學影像異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于自監督學習的三維醫學影像異常檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S1、獲取并預處理三維醫學圖像數據，生成正常圖像；對所述正常圖像添加噪聲生成偽異常圖像； 步驟S2、將所述正常圖像和所述偽異常圖像分別輸入三維卷積神經網絡編碼器進行多尺度特征提取，分別獲得對應的三個尺度不同的原始特征圖，所述原始特征圖按分辨率從高到低排序為layer1特征圖，layer2特征圖和layer3特征圖； 步驟S3、根據三個尺度不同的所述原始特征圖，分別構建三個獨立的特征嵌入網絡；利用所述特征嵌入網絡，將三個所述原始特征圖轉換成一維的嵌入向量；每個所述特征嵌入網絡處理對應尺度的所述原始特征圖；計算所述偽異常圖像與所述正常圖像在每一尺度下的所述嵌入向量之間的均方誤差之和；利用Adam優化器對所述特征嵌入網絡進行參數更新； 步驟S4、構建與所述編碼器結構對稱的解碼器；利用全連接層擴展三個所述嵌入向量并分別重塑，生成三個低分辨率特征圖，所述低分辨率特征圖的空間分辨率與所述layer3特征圖相同； 將三個所述低分辨率特征圖進行融合后得到layer3重建特征圖；所述解碼器的上采樣模塊對所述layer3重建特征圖逐層級聯重建，得到與所述layer1特征圖和所述layer2特征圖分辨率分別一致的layer1重建特征圖和layer2重建特征圖； 所述預處理包括對所述三維醫學圖像數據進行尺寸歸一化、像素強度歸一化、空間重采樣處理和去噪處理； 每一所述特征嵌入網絡均包括：一組1×1×1三維卷積層、連接在所述1×1×1三維卷積層后的空間池化層和最后接入的一個全連接層。

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杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道2號大街1158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”。