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龙图腾网获悉北京纳通医用机器人科技有限公司申请的专利肺癌分类方法、装置、设备及存储介质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：CN116628581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310445695.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权肺癌分类方法、装置、设备及存储介质是由李春阳;吴斌;刘立波;董骧设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本肺癌分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种肺癌分类方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取采样气体的传感器阵列信号；将所述传感器阵列信号分别输入多个特征提取网络分支进行特征提取，生成与所述多个特征提取网络分支分别对应的多个特征向量，其中，所述多个特征提取网络分支具有不同的卷积核尺度，且每个特征提取网络分支中均为一维卷积核；将所述多个特征向量进行特征融合，生成所述传感器阵列信号的基特征向量；将所述基特征向量输入分类模型，生成与所述传感器阵列信号对应的肺癌分类结果。根据本公开的技术方案，能够提高肺癌分类的准确性。

本发明授权肺癌分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种肺癌分类方法，其特征在于，包括： 获取采样气体的传感器阵列信号； 将所述传感器阵列信号分别输入多个特征提取网络分支进行特征提取，生成与所述多个特征提取网络分支分别对应的多个特征向量，其中，所述多个特征提取网络分支具有不同的卷积核尺度，且每个特征提取网络分支中均为一维卷积核； 将所述多个特征向量进行特征融合，生成所述传感器阵列信号的基特征向量； 将所述基特征向量输入分类模型，生成与所述传感器阵列信号对应的肺癌分类结果； 其中，所述分类模型基于transformer神经网络实现且所述分类模型不包括位置编码层，所述将所述基特征向量输入分类模型，生成与所述传感器阵列信号对应的肺癌分类结果，包括： 将所述基特征向量输入目标卷积层进行卷积，得到卷积后的基特征向量，其中，所述目标卷积层为1×1的卷积层； 在所述卷积后的基特征向量中插入预训练的分类向量，生成第一向量； 通过编码器对所述第一向量进行编码，生成第二向量； 对所述第二向量进行层归一化处理，提取所述分类向量； 基于所述分类向量进行分类，生成所述肺癌分类结果。

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