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龙图腾网获悉福建理工大学;福建省儿童医院申请的专利一种腺样体标记点检测模型的构建方法及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：CN118411722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410318408.7，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种腺样体标记点检测模型的构建方法及系统是由邢树礼;饶艳莺设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种腺样体标记点检测模型的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种腺样体标记点检测模型的构建方法及系统，其包括以下步骤：获取训练样本集，所述训练样本集中包括图像文件和对应的包含真实标记点的标签文件；构建基于局部自注意力机制的神经网络模型，局部自注意力机制用于捕捉长距离依赖关系；将训练样本集输入神经网络模型进行有监督训练，获得腺样体标记点检测模型；采用以上技术方案使最终获得的标记点检测模型能够自动在鼻咽侧位X光片中准确地定位和检测标记点，无需医生手动确定，减少AN值的计算偏差，提高评估结果的精确性；同时拥有较小的计算复杂度，提高模型对标记点的准确性和鲁棒性，为后续的医学分析和诊断提供有价值的辅助信息。

本发明授权一种腺样体标记点检测模型的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种腺样体标记点检测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取训练样本集，所述训练样本集中包括图像文件和对应的包含真实标记点的标签文件； 构建基于局部自注意力机制的神经网络模型，设置损失函数、优化器、学习率和最大训练迭代次数参数；所述神经网络模型为AdeNet模型；AdeNet模型包括编码器模块和解码机器模块，编码器模块由多个密集块组成，每个密集块由多个卷积层、注意力层和层归一化组成；编码器模块通过密集连接的方式，将前一层的输出与当前层的输入连接在一起，以便信息的传递和特征的复用；解码器模块由上采样操作和同样的密集块组成，用于将编码器模块的特征映射回原始图像尺寸；解码器还引入了局部注意力机制，通过学习生成像素级的权重图来加权特征，以捕获长距离依赖关系和处理图像中的细节； 将训练样本集输入神经网络模型进行有监督训练，在每一个epoch中，将训练样本集中图像文件输入神经网络模型，输出4个通道的标记点分割图，与对应标签之间计算损失，通过优化器为损失函数计算梯度，从而最小化损失值，记录整个训练流程中最小的损失所对应的模型权重并更新神经网络模型，获得腺样体标记点检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建理工大学;福建省儿童医院，其通讯地址为：350000 福建省福州市闽侯县上街镇学府南路69号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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