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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种甲状腺癌或乳腺癌的检测方法及相关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：CN114119484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202111258314.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种甲状腺癌或乳腺癌的检测方法及相关装置是由倪东;王键;孟世文设计研发完成，并于2021-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种甲状腺癌或乳腺癌的检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种甲状腺癌或乳腺癌的检测方法及相关装置，所述方法包括获取目标图像的感兴趣区域以得到感兴趣图像；根据所述感兴趣图像确定所述目标图像的若干加权特征图及轮廓特征图；根据所述若干加权特征图确定所述目标图像对应的结节良恶性类别以及结节特征类别；根据所述轮廓特征图确定所述目标图像的结节位置和尺寸信息。本申请实现从图像到分类和分割结果的全自动输出，分割结果包括结节良恶性类别、结节特征类别以及位置尺寸等属性信息，可以提高甲状腺癌或乳腺癌的检测速度。同时，结节特征类别以及位置尺寸等信息有利于结节良恶性类别的分类，从而可以提高甲状腺癌或乳腺癌的检测结果的可靠性。

本发明授权一种甲状腺癌或乳腺癌的检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种甲状腺癌或乳腺癌的检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像的感兴趣区域以得到感兴趣图像，其中，所述目标图像包括携带有甲状腺结节区域的甲状腺超声图像或携带有乳腺结节区域的乳腺超声图像，并且所述感兴趣区域为带有病灶解剖结构的图像区域，所述目标图像包括至少一个结节区域； 根据所述感兴趣图像确定所述目标图像的若干加权特征图及轮廓特征图； 根据所述若干加权特征图确定所述目标图像对应的结节良恶性类别以及结节特征类别； 根据所述轮廓特征图确定所述目标图像的结节位置尺寸属性； 其中，所述若干加权特征图和轮廓特征图通过预设检测网络模型确定的，其中，预设检测网络模型包括特征提取模块、配置有注意力机制的注意力模块、融合模块以及多属性分类模块，所述注意力模块的输入项包括特征提取模块的输出项，所述融合模块的输入项包括特征提取模块的输出项和注意力模块的输出项，以及所述预设检测网络模型的训练过程所采用的损失函数包括分类损失项、注意力损失项以及分割损失项，其中，分类损失项为基于多属性分类模块确定的训练图像对应的各预测类别与各类别标签确定的，注意力损失项为基于注意力模块确定的训练图像对应的候选类别以及各类别标签确定的，分割损失项为基于轮廓特征图以及轮廓掩膜图确定的； 并且，根据所述感兴趣图像确定所述目标图像的若干加权特征图及轮廓特征图，包括： 将所述感兴趣图像输入特征提取模块，通过特征提取模块输出特征图； 将所述特征图输入注意力模块，通过注意力模块输出若干激活图以及轮廓特征图；其中，每个激活图用于反映其对应的分类类别对于所述特征图中的每个特征点的关注度； 将若干激活图及所述特征图输入融合模块，通过融合模块输出若干加权特征图。

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