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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利基于多任务超声甲状腺结节分割与分类模型的建立方法、分割与分类方法和计算机设备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：CN115393584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210921524.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多任务超声甲状腺结节分割与分类模型的建立方法、分割与分类方法和计算机设备是由刘侠;吕志伟;李冰;桂桑榆;宋方影设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务超声甲状腺结节分割与分类模型的建立方法、分割与分类方法和计算机设备在说明书摘要公布了：基于多任务超声甲状腺结节分割与分类模型的建立方法、分割与分类方法和计算机设备，属于图像处理技术领域，解决甲状腺结节多尺度、结节边缘模糊、良恶分类不平衡以及数据不平衡问题。方法包括：以FCN为主干共享网络，基于UNet解码层为分割分支网络和ResNet34为分类分支网络。主干共享网络对输入超声图像采用参数硬共享的方式进行浅层特征提取，将提取的特征共享给两个分支网络。分割分支网络中，首先在主干共享网络后引入深层卷积块，获取分割分支深层特征，其次对各个特征提取阶段获取到的浅层特征通过带有多尺度卷积注意力模块的跳跃连接操作。在分类分支残差模块前后结合M‑CBAM，通过M‑CBAM和残差模块优化分类性能。本发明适用于超声甲状腺结节的分割与分类。

本发明授权基于多任务超声甲状腺结节分割与分类模型的建立方法、分割与分类方法和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务超声甲状腺结节分割与分类模型的建立方法，其特征在于，联合超声甲状腺结节分割与分类模型以FCN为主干网络框架，分支网络分别为基于UNet解码层的分割分支网络和ResNet34的分类分支网络，所述方法包括： 所述FCN对图像进行卷积池化操作，提取浅层特征，获取FCN的输出特征张量； 将所述FCN的输出特征张量分别输入到所述分割分支网络与所述分类分支网络中； 所述分割分支网络基于UNet解码层，将所述FCN的输出特征张量通过深层卷积块，提取深层特征，再对所述深层特征进行上采样，并将所述上采样结果与所述FCN每个特征提取阶段经过跳跃连接后的特征张量进行拼接，获取拼接特征张量，最后对所述拼接特征张量进行分割卷积处理，获取分割结果，其中，所述跳跃连接为基于多尺度卷积注意力模块M-CBAM的跳跃连接； 所述分类分支网络基于ResNet34，对所述FCN的输出特征张量进行M-CBAM和残差模块的操作，获取分类结果； 分别对所述分割分支网络与所述分类分支网络进行训练，获取所述分割分支网络的损失函数和所述分类分支网络的损失函数； 根据所述分割分支网络的损失函数和所述分类分支网络的损失函数，获取总损失函数；根据所述总损失函数，进行预设迭代次数的训练，获取最优的联合超声甲状腺结节分割与分类模型，完成模型建立。

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