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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于多维特征交互的四相期CT图像分类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：CN118196508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410330689.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多维特征交互的四相期CT图像分类方法是由左燕;乔韶华;薛梦凡设计研发完成，并于2024-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维特征交互的四相期CT图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维特征交互的四相期CT图像分类方法，该方法首先收集四相期CT图像，进行预处理并标注，构建训练集。其次构建特征提取网络，分别对四相期CT图像进行特征提取，获得各相期的一维特征表示。然后构建时空预测模块，基于各相期的一维特征表示，获取预测结果P1；将各相期的一维特征，经过平均池化层和分类器得到单相期的分类结果，将四个单相期的分类结果相加进行平均，得到平均预测结果P2。最后将P1和P2进行加权平均输出分类结果，并进行训练。本发明提高了CT图像识别准确性，能够更好的适应不同的数据和场景。为医学影像技术的发展注入新的思路和方法。

本发明授权一种基于多维特征交互的四相期CT图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征交互的四相期CT图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、收集包括平扫期、动脉期、门静脉期和延迟期在内的四相期CT图像，进行预处理并标注样本标签，构建训练集； 步骤二、基于ResNet18构建特征提取网络，分别对四相期CT图像进行特征提取，获得各相期的一维特征表示； 所述特征提取网络为：在ResNet18的每个卷积块之间引入通道空间注意力模块CBAM模块，将CBAM模块提取的通道注意力权重和空间注意力权重应用于此相期对应的二维特征图上，实现了通道-空间信息的交互加权，对四相期CT图像进行特征提取； 所述卷积块由四个卷积层构成； 步骤三、构建时空预测模块，基于各相期的一维特征表示，获取预测结果P1，具体过程如下： 将各相期的一维特征在特征维度进行拼接，形成整合四相期信息的一维特征向量；然后将整合的一维特征向量送入一维深度残差卷积网络进行处理；最后使用门控循环单元GRU进行初步预测，得到预测结果P1； 步骤四，将各相期的一维特征，经过平均池化层和分类器得到单相期的分类结果，将四个单相期的分类结果相加进行平均，得到平均预测结果P2； 步骤五、将P1和P2进行加权平均输出分类结果，并利用多任务学习框架进行训练，所述训练具体如下： 将时空预测模块对四相期CT图像进行预测得到P1作为主任务，辅助任务则是四个相期得到的平均结果P2，多任务框架的损失函数表示为： L＝λ*Lmain+1-λ*Laux 其中L表示总体的损失函数，Lmain表示主任务的损失函数，Laux表示辅助任务的损失函数；λ表示权重因子，且大于0.5小于等于1。

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