浙江工商大学杨柏林获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利基于注意力机制的卷积神经网络胸部X光片异物检测方法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：CN115272215B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210863784.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于注意力机制的卷积神经网络胸部X光片异物检测方法是由杨柏林;罗文蔚设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于注意力机制的卷积神经网络胸部X光片异物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力机制的卷积神经网络胸部X光片异物检测方法。本发明首先使用限制对比度自适应直方图均衡化算法对原图进行预处理；其次构建基于通道注意力的卷积神经网络，其中骨干网络进行特征提取生成多尺度特征图，特征金字塔结构进行多尺度特征融合，注意力模块在通道维度上，对多尺度特征图的特征融合进行加强，并将特征金字塔结构输出的特征图引入异物检测的头部；然后通过训练集数据对基于通道注意力的神经网络进行训练，得到训练好的网络模型；最后将测试集数据输入到训练好的网络模型，回归得到异物的坐标。本发明在通道维度上进行多尺度特征融合，充分利用每个通道的有效信息，准确对异物进行分类，并定位出异物的位置。
本发明授权基于注意力机制的卷积神经网络胸部X光片异物检测方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制的卷积神经网络胸部X光片异物检测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1，使用限制对比度自适应直方图均衡化算法对胸部X光片的原图进行预处理； 步骤2，构建基于通道注意力的bottom-up和top-down结构的卷积神经网络，其中包括bottom-up结构的骨干网络和top-down特征金字塔结构；注意力模块在通道维度上，对多尺度特征图的特征融合进行加强； 所述骨干网络进行特征提取生成多尺度特征图； 所述top-down特征金字塔结构进行多尺度特征图融合； 所述注意力模块把top-down特征金字塔结构输出的特征图引入异物检测的头部； 步骤3，将训练集数据输入到基于通道注意力的卷积神经网络进行训练，得到训练好的网络模型； 步骤4，将测试集数据输入到训练好的网络模型，得到提取出的特征图，然后进行预测，回归得到X光片中异物的坐标。
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