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龙图腾网获悉重庆工贸职业技术学院申请的专利基于弱监督学习的甲状腺结节细粒度自动识别分类系统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：CN116246099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310056902.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于弱监督学习的甲状腺结节细粒度自动识别分类系统是由杨杰;陈宏;李金峰;魏岸若;李玉翰;苏家豪设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱监督学习的甲状腺结节细粒度自动识别分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于弱监督学习的甲状腺结节细粒度自动识别分类系统，包括服务器，服务器预设有甲状腺细粒度识别模型，服务器用于获取识别图像，输出甲状腺细粒度识别模型根据识别图像输出的细粒度识别结果；甲状腺细粒度识别模型包括：特征金字塔注意力模块，用于根据特征金字塔注意力算法对识别图像进行处理；空间注意力模块，用于获取二元掩膜，根据二元掩膜生成注意力图进行定位判别区域；多网络融合模块，用于获取多个骨干网络的输出结果，对输出结果进行融合生成细粒度识别结果。采用本方案，能够解决现有技术中对甲状腺结节进行细粒度分类时，因超声图像多尺度和多网络结构导致分类准确度低的技术问题。

本发明授权基于弱监督学习的甲状腺结节细粒度自动识别分类系统在权利要求书中公布了：1.基于弱监督学习的甲状腺结节细粒度自动识别分类系统，其特征在于：包括服务器， 服务器预设有甲状腺细粒度识别模型，服务器用于获取识别图像，输出甲状腺细粒度识别模型根据识别图像输出的细粒度识别结果； 甲状腺细粒度识别模型包括： 特征金字塔注意力模块，用于根据特征金字塔注意力算法对识别图像进行处理； 空间注意力模块，用于获取二元掩膜，根据二元掩膜生成注意力图进行定位判别区域； 多网络融合模块，用于获取多个骨干网络的输出结果，对输出结果进行融合生成细粒度识别结果； 特征金字塔注意力模块用于设置卷积核大小建立特征金塔，并调整膨胀率，根据建立的特征金字塔对识别图像进行处理； 特征金字塔注意力模块根据以下公式对识别图像进行处理： 其中，为输入的特征，为多感受野的特征金字塔，为特征金字塔最上路分支，为卷积操作； 空间注意力模块用于综合前K名准确率激活类，根据以下公式生成注意力图： 其中，为注意力图，为特征图的高和宽，为第名激活类，表示第名激活类准确率，为第个激活类的权重，为实数集； 根据以下公式获取二元掩膜： 其中，为二元掩膜，和为权重系数。

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