买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉海南师范大学申请的专利基于Mamba结构的癌症影像处理方法、系统及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：CN120070355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510127983.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于Mamba结构的癌症影像处理方法、系统及介质是由李玉春;王楠;刘李金设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mamba结构的癌症影像处理方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于Mamba结构的癌症影像处理方法、系统及介质，方法包括：对MRI影像中的病变区域和分级进行标记；对MRI影像进行预处理和图像扩展处理，形成包含多个图像模态的样本数据集；通过改进神经网络模型提取各个图像模态的多尺度特征；通过每个Mamba块和相应的下采样层馈送多尺度特征，得到模态输出特征；通过多任务学习模块进行多任务学习，得到多任务学习损失；根据多任务学习损失更新改进神经网络模型的参数，得到训练好的模型；将新采集的MRI影像输入到训练好的模型中，得到癌症影像的病灶定位结果和癌症影像的分类结果；本发明能够提高癌症影像的检测和分类性能和效率。

本发明授权基于Mamba结构的癌症影像处理方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba结构的癌症影像处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取前列腺癌的MRI影像，对所述MRI影像中的病变区域和分级进行标记； S200，对所述MRI影像进行预处理，将预处理后的MRI影像进行图像扩展处理，形成包含多个图像模态的样本数据集，将所述样本数据集划分为训练集和测试集；所述样本数据集包含多个癌症影像样本，每个所述癌症影像样本具有对应的图像模态； S300，构建改进神经网络模型，将所述训练集中的癌症影像样本输入所述改进神经网络模型，提取各个图像模态的多尺度特征；其中，所述改进神经网络模型包含多个多模态图像特征提取网络，所述多模态图像特征提取网络的数量与图像模态的数量一致；所述多模态图像特征提取网络包含联合SSM的改进V-Net网络，所述改进V-Net网络包含混合有卷积神经网络和状态空间模型的CNN-SSM块；所述改进神经网络模型提取的多尺度特征包括各个图像模态对应的输出特征图； S400，通过每个Mamba块和相应的下采样层馈送所述多模态图像特征提取网络提取的多尺度特征，得到编码器的模态输出特征； S500，构建多任务学习模块，将所述编码器的多模态输出特征输入所述多任务学习模块进行多任务学习，得到多任务学习损失；其中，所述多任务学习模块包括病灶检测模块和病灶分级模块，所述病灶检测模块用于对图像中病灶进行定位，所述病灶分级模块用于对图像中病灶进行分类； S600，将所述测试集中的癌症影像样本输入所述改进神经网络模型，计算所述改进神经网络模型的多任务学习损失，根据所述多任务学习损失更新所述改进神经网络模型的参数，直至收敛，得到训练好的模型； S700，将新采集的MRI影像输入到训练好的模型中，得到癌症影像的病灶定位结果和癌症影像的分类结果； S400包括： S410，将各个图像模态对应的输出特征图一一对应的输入多个Mamba块中，提取所述输出特征图的3D特征； S420，对于各个图像模态对应的输出特征图，采用平坦化操作将所述输出特征图的3D特征重塑为1D长序列，得到各个图像模态对应的多模态特征； S430，对各个所述图像模态对应的多模态特征进行特征融合处理，得到融合后的特征； S440，将融合后的特征输入Mamba模块得到编码器的多模态输出特征。

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海南师范大学，其通讯地址为：571199 海南省海口市龙昆南路99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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。