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龙图腾网获悉温岭市医学大数据与人工智能研究院申请的专利基于特征融合及注意力机制的肠胃医学图像特征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：CN119810501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411750355.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征融合及注意力机制的肠胃医学图像特征分类系统是由徐栋;宋海泊;张伟;王杨设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合及注意力机制的肠胃医学图像特征分类系统在说明书摘要公布了：本发明的基于特征融合及注意力机制的肠胃医学图像特征分类系统，至少包括图像采集模块、模型构建模块和分类模块。图像采集模块用于获取肠胃医学图像数据，并进行预处理，以及构建带有标签的数据集；模型构建模块，用于构建对肠胃医学图像特征进行分类的深度卷积神经网络模型，并基于数据集对深度卷积神经网络模型进行训练，深度卷积神经网络模型包括特征提取层、特征融合层、多级残差模块、卷积块注意力模块、全局平均池化层和全连接层；分类模块，用于基于训练后的深度卷积神经网络模型实现肠胃医学图像特征分类。本发明具有分类精度高、计算需求低、胃肠医学图像分类鲁棒性好的优点。

本发明授权基于特征融合及注意力机制的肠胃医学图像特征分类系统在权利要求书中公布了：1.基于特征融合及注意力机制的肠胃医学图像特征分类系统，其特征在于，至少包括： 图像采集模块，所述图像采集模块用于获取肠胃医学图像数据，并进行预处理，以及构建带有标签的数据集； 模型构建模块，用于构建对肠胃医学图像特征进行分类的深度卷积神经网络模型，并基于所述数据集对所述深度卷积神经网络模型进行训练； 所述深度卷积神经网络模型依次包括： 特征提取层，所述特征提取层包括对DenseNet网络进行轻量化处理后得到第一网络，以及对MobileNet网络进行轻量化处理后得到第二网络；所述第一网络和第二网络呈并联设置分别用于对图像数据进行特征提取； 特征融合层，用于将所述第一网络和第二网络的提取结果进行融合形成特征集合； 多级残差模块，所述多级残差模块的输入端与所述特征融合层的输出端连接，所述多级残差模块包括若干并联用于对所述特征集合进行多尺度特征提取的分离卷积层，通过将所述分离卷积层的提取结果拼接，并与所述特征集合建立残差连接形成多尺度特征； 卷积块注意力模块，所述卷积块注意力模块的输入端与所述多级残差模块的输出端连接，用于通过注意力机制对所述多尺度特征进行特征区域的识别； 全局平均池化层，所述全局平均池化层的输入端与所述卷积块注意力模块的输出端连接，用于对卷积块注意力模块识别结果进行全局平均池化形成特征图； 全连接层，所述全连接层的输入端与所述全局平均池化层的输出端连接，用于将所述特征图映射到类别概率分布得到分类结果； 位于所述特征提取层与所述特征融合层之间集成辅助层，所述集成辅助层包括卷积层、批量归一化层、最大池化层和丢弃层，用于调整所述第一网络和第二网络提取结果维度； 分类模块，用于基于训练后的深度卷积神经网络模型对输入的肠胃医学图像进行特征分类。

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温岭市医学大数据与人工智能研究院，其通讯地址为：317500 浙江省台州市温岭市新河镇市民大道99-17号新商大厦1幢2401室；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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