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龍圖騰網獲悉上海深至信息科技有限公司申請的專利一種結節鈣化醫學圖像的處理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113920082B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111163375.6，技術領域涉及：G06V20/70；該發明授權一種結節鈣化醫學圖像的處理方法是由徐棟;姚勁草;馮博健;徐靜;朱瑞星;楊琛;汪麗菁;陳麗羽;歐笛;李偉;鄭逸設計研發完成，并于2021-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種結節鈣化醫學圖像的處理方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種結節鈣化醫學圖像的處理方法，涉及醫學圖像處理技術領域，包括：對采集得到的各結節鈣化醫學圖像中的結節鈣化區域進行標注得到對應的標注圖像；根據各標注圖像訓練得到圖像處理模型，圖像處理模型包括依次連接的殘差網絡模塊、反堆疊模塊、群空洞卷積網絡模塊、堆疊模塊和決策網絡模塊；將待處理醫學圖像輸入圖像處理模型中處理得到待處理醫學圖像中的結節鈣化區域的語義概率熱圖，并將語義概率熱圖作為待處理醫學圖像的處理結果。有益效果是克服了現有技術對結節圖像鈣化區域語義分辨能力差，鈣化區域語義特征提取易受相似背景干擾問題，解決了因結節鈣化區域較小導致的結節鈣化醫學圖像語義概率熱圖提取效果不佳等問題。

本發明授權一種結節鈣化醫學圖像的處理方法在權利要求書中公布了：1.一種結節鈣化醫學圖像的處理方法，其特征在于，包括： 步驟S1，采集多個結節鈣化醫學圖像，并對各所述結節鈣化醫學圖像中的結節鈣化區域進行標注得到對應的標注圖像； 步驟S2，根據各所述標注圖像訓練得到一圖像處理模型，所述圖像處理模型包括依次連接的殘差網絡模塊、反堆疊模塊、群空洞卷積網絡模塊、堆疊模塊和決策網絡模塊； 步驟S3，將一待處理醫學圖像輸入所述圖像處理模型中，依次經由所述殘差網絡模塊、所述反堆疊模塊、所述群空洞卷積網絡模塊、所述堆疊模塊和所述決策網絡模塊進行處理，得到所述待處理醫學圖像中的所述結節鈣化區域的語義概率熱圖，并將所述語義概率熱圖作為所述待處理醫學圖像的處理結果； 所述殘差網絡模塊的網絡結構為8層，且各層串行排布，其中： 第一層為卷積層； 第二層為最大池化層； 第三層的子殘差層包括2個并行排布的分支，將各分支的輸出按元素進行相加； 第四層的子殘差層與第三層的子殘差層網絡結構相同，并將各分支的輸出按元素進行疊加； 第五層至第八層的子殘差層均包括2個并行排布的分支，將各分支的輸出按元素進行相加； 所有卷積層的激活函數均使用ReLU函數； 所述步驟S3包括： 步驟S31，所述殘差網絡模塊對所述待處理醫學圖像進行特征提取得到一第一特征圖； 步驟S32，所述反堆疊模塊將所述第一特征圖按照通道維度進行群組劃分得到多個反堆疊特征圖組； 步驟S33，所述群空洞卷積網絡模塊分別對各所述反堆疊特征圖組進行群空洞卷積處理得到相應的空洞卷積特征圖組； 步驟S34，所述堆疊模塊將各所述空洞卷積特征圖組在通道維度上進行拼接得到一第二特征圖； 步驟S35，所述決策網絡模塊對所述第二特征圖進行處理得到所述語義概率熱圖； 所述步驟S32中，采用基于正態分布權重的劃分方式進行群組劃分，所述第一特征圖包含層子特征圖，則所述基于正態分布權重的劃分方式的計算公式如下： ； 其中，； 其中，表示第個所述反堆疊特征圖組，表示指定用于計算群組特征圖的原始子特征圖個數半徑，表示第層所述子特征圖，表示將所述子特征圖在通道維度上進行拼接，分別表示正態分布的均值和標準差，表示正態分布曲線下所取的橫軸半區間長度，任意兩個相鄰的取值滿足。

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