大连大学季长清获国家专利权
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！
龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种基于联邦学习的分布式小尺度肺结节检测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：CN117237332B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202311429578.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于联邦学习的分布式小尺度肺结节检测方法是由季长清;曹思雨;汪祖民;程保罗;秦静设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于联邦学习的分布式小尺度肺结节检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的分布式小尺度肺结节检测方法，包括：获取病人真实肺部CT图像并进行预处理；将预处理后的CT图像输入至肺结节小尺度病灶检测模型进行训练；采用AdaGrad优化器实现肺结节小尺度病灶检测模型收敛；将收敛得到的结果输入至CBAM模块，得到含有空间与通道注意力特征的特征图；将含有空间与通道注意力特征的特征图输入至FPN多尺度预测网络中获得多尺度特征图，根据多尺度特征图得到新的特征金字塔；将新的特征金字塔输入到RPN网络中，RPN网络生成候选框；这种方法不仅可以更准确地检测到小尺度病灶，还提供了更多关于病变特征的信息，为医生提供更全面、准确的诊断依据。
本发明授权一种基于联邦学习的分布式小尺度肺结节检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的分布式小尺度肺结节检测方法，其特征在于，包括： 获取病人真实肺部CT图像并进行预处理； 将预处理后的CT图像输入至肺结节小尺度病灶检测模型进行训练，训练时通过多个本地客户端的模型平均训练时间； 采用AdaGrad优化器，在离散的本地客户端下利用稀疏梯度的信息，实现肺结节小尺度病灶检测模型收敛； 将收敛得到的结果输入至CBAM模块，得到含有空间与通道注意力特征的特征图； 将含有空间与通道注意力特征的特征图输入至FPN多尺度预测网络中获得多尺度特征图，根据多尺度特征图得到新的特征金字塔； 将新的特征金字塔输入到RPN网络中，RPN网络生成候选框，再分别送入RoIPooling层，得到四个相同大小的特征向量，最后将特征向量融合成指定维度上的新特征向量，并将其置于全连接层中完成识别任务。
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大连大学，其通讯地址为：116622 辽宁省大连市经济技术开发区学府大街10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。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励