基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常检测方法

本发明涉及一种基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常检测方法。首先设置了一种适用于肺部CT扫描图像的自我监督增强策略CropMixPaste，以生成类似磨玻璃阴影的异常，从而鼓励模型检测肺部CT扫描图像的局部不规则性；然后，将简单掩蔽注意预测块（SMAPB）插入卷积网络中，利用此自监督重建模块预测掩蔽信息来细化局部特征；最后，利用自监督代理任务中学习到的表示构建异常检测器。在真实肺部CT扫描数据集上的实验结果证实了本发明方法的有效性和优异性。

《基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常检测方法》是一发明专利，专利号为 2023101118211，当前法律状态为已下证，由闽江学院提出申请，发明人为李佐勇;李炜;樊好义;曾坤;刘伟霞，申请日期为2023-02-14，公开（公告）日期为2026-05-05，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：信息技术、医疗、肺部CT、自监督学习、医学异常检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常检测方法。首先设置了一种适用于肺部CT扫描图像的自我监督增强策略CropMixPaste，以生成类似磨玻璃阴影的异常，从而鼓励模型检测肺部CT扫描图像的局部不规则性；然后，将简单掩蔽注意预测块（SMAPB）插入卷积网络中，利用此自监督重建模块预测掩蔽信息来细化局部特征；最后，利用自监督代理任务中学习到的表示构建异常检测器。在真实肺部CT扫描数据集上的实验结果证实了本发明方法的有效性和优异性。

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