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龙图腾网获悉北京方程数源科技有限公司申请的专利多尺度空间语义融合的肺部CT图像处理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：CN120598908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510703248.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权多尺度空间语义融合的肺部CT图像处理方法及系统是由康翔;颜胜设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度空间语义融合的肺部CT图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多尺度空间语义融合的肺部CT图像处理方法及系统，其方法包括：采集多种肺部CT‑DICOM图像，并进行质检处理以及格式转化，获得原始样本图像；对原始样本图像进行预处理以及肺部实质分割，获得标准样本图像；根据图像标注结果，确定正负样本，并对正负样本进行随机干扰，获得扩充样本图像，基于扩充样本图像以及标准样本图像，生成训练数据集；基于MSSF模块和C3K2_MSSF模块对YOLOv12网络进行改进，获得改进YOLOv12‑3D网络，并通过训练数据集对改进YOLOv12‑3D网络进行训练获得目标检测模型；将待检测CT图像输入目标检测模型中，获得检测信息。本发明通过改进YOLOv12‑3D网络架构，在特征提取阶段实现三维空间特征与多尺度空间语义特征的深度融合，显著提高了小目标的提取率和效率。

本发明授权多尺度空间语义融合的肺部CT图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多尺度空间语义融合的肺部CT图像处理方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集多种肺部CT-DICOM图像，并进行质检处理以及格式转化，获得原始样本图像； 步骤2：对原始样本图像进行预处理以及肺部实质分割，获得标准样本图像； 步骤3：根据图像标注结果，确定正负样本，并对正负样本进行随机干扰，获得扩充样本图像，基于扩充样本图像以及标准样本图像，生成训练数据集； 步骤4：基于MSSF模块和C3K2_MSSF模块对YOLOv12网络进行改进，获得改进YOLOv12-3D网络，并通过训练数据集对改进YOLOv12-3D网络进行训练获得目标检测模型； 步骤5：将待检测CT图像输入目标检测模型中，获得患者肺部阴影的检测信息； 其中，C3K2_MSSF模块，具体设计如下： 首先，输入特征首先经过一个3D卷积核变换，得到初步特征图； 随后，将该特征图在通道维度上分割成多个子特征图，每个子特征图分别输入到一个MSSF模块中进行处理； 最后，经过MSSF模块处理的子特征图再在通道维度上重新拼接，并通过一个Conv3D卷积层进行特征融合，输出本模块的最终特征图； 基于MSSF模块和C3K2_MSSF模块构建YOLOv12网络的主网络，包括： 在CT图像输入模块后连续设置两个3D卷积下采样模块用于对输入CT图像进行下采样，后输入第一C3K2模块进行高层特征提取，获得第一特征图； 通过第三个3D卷积下采样模块对第一特征图进行处理后输入第一C3K2_MSSF模块进行高层语义特征提取，得到第二特征图； 通过第四个3D卷积下采样模块对第二特征图进行处理后，输入第二C3K2_MSSF模块进行高层语义特征提取，得到第三特征图； 通过第五个3D卷积下采样模块对第三特征图进行处理，获得感受野最大的特征图，并将所述感受野最大的特征图作为主干网络的输出特征图； 其中，基于MSSF模块和C3K2_MSSF模块构建YOLOv12网络的特征图网络，包括： 第一层特征融合网络的构建，具体方法如下： 将主干网络的输出特征图输入第三C3K2_MSSF模块处理后，得到第四特征图； 对第四特征图进行上采样并与第一层特征融合网络输出的第三特征图进行拼接后，输入第四C3K2_MSSF模块进行多尺度空间融合处理，得到第五特征图； 对第五特征图进行上采样，并与主干网络中的第二特征图进行拼接得到最高分辨率的第一层最终拼接融合特征图； 第二层特征融合网络的构建，具体方法如下： 将第一层最终拼接融合特征图输入第五C3K2_MSSF模块进行多尺度空间融合处理，得到第一融合特征图； 通过第六个3D卷积下采样模块对第一融合特征图进行处理后与第一层网络输出第五特征图进行拼接，并将拼接结果输入第六C3K2_MSSF模块进行多尺度空间融合处理，得到第二融合特征图； 通过第七个3D卷积下采样模块对第二融合特征图进行处理后与第一层网络输出的第四特征图进行拼接，并将拼接结果输入第二C3K2模块进行特征提取，得到第三融合特征图。

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