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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利基于双路解码器实现针对X光片图像的分类识别的方法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：CN115631183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211382324.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双路解码器实现针对X光片图像的分类识别的方法是由朱煜;蒋晓奔;张琦;叶炜韬;杨达伟设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双路解码器实现针对X光片图像的分类识别的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Transformer双路解码器实现针对X光片图像进行分类识别的方法，其中，该方法包括：1采集胸部X光片数据集，并对X光片图像进行预处理操作；2构建特征编码器模块和标签编码器模块对采集的数据进行相关信息的提取；3构建双路解码器模块对提取到的相关信息解码处理；4构建分类注意力模块进行分类识别处理；5使用非对称损失函数训练网络进行平衡优化。本发明还涉及一种相应的系统、装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的该基于Transformer双路解码器实现针对X光片图像进行分类识别的方法、系统、装置、处理器及其存储介质，通过一种新颖的交叉注意机制从图像特征和标签嵌入图中提取公共特征，相较于基线模型，具有更好的X光分类识别的效果。

本发明授权基于双路解码器实现针对X光片图像的分类识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer双路解码器实现针对X光片图像进行分类识别的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤： 1采集胸部X光片数据集，并对X光片图像进行预处理操作； 2构建特征编码器模块和标签编码器模块对采集的数据进行相关信息的提取； 3构建双路解码器模块对提取到的相关信息解码处理； 4构建分类注意力模块对所述的双路解码器模块输出的解码信息进行分类识别处理，以得到目标对象的识别结果； 5使用非对称损失函数训练网络对采集到的数据集中类别分布不平衡的相关数据进行平衡优化； 所述的步骤1具体包括以下步骤： 1.1从数据集官网上下载CC-CXRI数据集，得到尺寸为1024×1024pt的原始胸部X光片图； 1.2将所述的原始胸部X光片图缩放为384×384pt，并使用数据增强方式对缩放后的图片进行处理，得到最终训练以及测试的图像； 所述的步骤2具体包括以下步骤： 2.1采用如下方式构建所述的特征编码器模块： 使用CNN模型或者基于Transformer模型作为胸部X光片的特征提取网络，再将提取的3D特征图转换成2D特征图其中h和w分别代表特征图的长和宽，d代表特征图的维度； 2.2采用如下方式构建所述的标签编码器模块： 构建了一个可学习的标签嵌入图作为标签编码器模块，其中N代表类别数，d代表维度，且所述的标签编码器模块与特征编码器模块的维度保持一致； 2.3基于构建的所述的特征编码器模块和标签编码器模块，对采集到的胸部X光片进行相关特征以及标签的提取。

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