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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常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：CN117237269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310111821.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常检测方法是由李佐勇;李炜;樊好义;曾坤;刘伟霞设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常检测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度裁剪和自监督重建的肺部CT异常检测方法，其特征在于，首先，设置一种适用于肺部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，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插入卷积网络中进行自监督学习，预测掩蔽信息来细化局部特征；最后，利用自监督学习到的表示来构建异常检测器；具体的， 对于给定一组正常训练样本，该方法目的是将测试样本区分为正常或异常；异常检测问题定义如下： 对于测试集，每个样本都与维度特征相关联，目标是学习一个得分函数，以基于阈值对样本进行分类： 其中表示的标签，0表示正常类，1表示异常类； 所述CropMixPaste基本流程如下： 1从正常图像中获得多个不同大小的裁剪块； 2使用Mixup混合裁剪块以形成新的混合图像，其中每次混合操作前都进行中间增强； 3随机模糊混合图像并随机调整图像大小，其中通过所述随机模糊来生成类似磨玻璃阴影的异常； 4将步骤3生成的图像粘贴回原图像的任意位置； 所述将简单掩蔽注意预测块SMAPB插入卷积网络中，即将自监督重建块引入到自监督深度编码器中；所述简单掩蔽注意预测块SMAPB由一个掩蔽卷积层和一个无参数注意力模块组成，带有独立的损失函数以最小化掩蔽输入和输出之间的重建误差；掩蔽卷积层也称为掩蔽卷积滤波器，其中心区域被掩蔽，四个角的子核通过卷积操作获得激活图以预测掩蔽的中心；之后的无参数注意力模块将确保所学到的信息不会过于简单化，并能够细化关键特征； 所述利用自监督学习到的表示来构建异常检测器，即通过CropMixPaste、SMAPB从编码器学习的表示用于构建用于计算异常分数的分布外检测器；然后，通过测试测试样本和正常样本的高斯分布之间的马氏距离来获取异常分数，公式如下所示： 其中表示平均值，表示高斯分布中的协方差，其中是维度大小；因此，利用上式能够计算异常图的马氏距离矩阵；高得分表示异常显著区域；最后，使用最高分数来确定整个图像的异常分数。

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