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龙图腾网获悉上海栈略数据技术有限公司申请的专利一种基于神经网络的罕见疾病识别系统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：CN119273911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411196765.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于神经网络的罕见疾病识别系统是由郭志扬;郝磊;刘戈杰设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的罕见疾病识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的罕见疾病识别系统。该系统包括样本采集模块、样本筛分模块、样本扫描模块、样本识别模块和样本评估模块。本发明通过自动化采集罕见病样本，提高数据收集的效率和一致性，通过样本筛分模块对原始数据集进行预处理和筛选，提高数据处理的效率，确保数据质量，样本扫描模块通过图像识别技术，精确分割出扫描图像中的病灶区域，为后续分析提供了准确的基础，通过样本评估模块计算实时准确率，以根据实时准确率动态调整筛选参数，提高识别的准确性，使模型针对目标任务进行细化学习，提升了模型的适用性，同时也减少了对大规模标注数据的依赖，节省训练深度学习模型需要的算力资源。

本发明授权一种基于神经网络的罕见疾病识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的罕见疾病识别系统，其特征在于，包括， 样本采集模块，其与外部的大数据平台相连，用以以预设采集周期采集罕见病样本，得到原始数据集； 样本筛分模块，对所述原始数据集依次进行预处理和筛选，得到目标数据集； 样本扫描模块，用以获取所述目标数据集中的各扫描图像，根据第一标准线条区域占比和第二标准线条区域占比对实时线条区域占比进行判定，根据判断结果选择处理模式，根据所述处理模式和卷积神经网络识别各所述扫描图像中对应的病灶区域并进行分割，得到粗分割图像； 所述样本扫描模块包括窗口滑动单元、分析单元、选择处理单元和分割单元，其中， 所述窗口滑动单元能够获取任一扫描图像的像素总数，根据滑动扫描系数与像素总数计算预设滑动窗口尺寸，以预设滑动窗口尺寸将所述扫描图像划分为若干待扫描区域，对所述待扫描区域进行滑动扫描； 所述分析单元，用以获取所述待扫描区域内的标记线条像素，根据标记线条像素计算单元线条像素占比和实时线条区域占比； 所述选择处理单元，用以根据所述判断结果选择处理模式，以根据各处理模式和卷积神经网络识别各所述扫描图像中对应的病灶区域并进行分割，得到粗分割图像； 所述分割单元，用以对待分析图像和所述待扫描区域进行分割，得到粗分割图像； 所述选择处理单元包括比对子单元和处理子单元，其中， 所述比对子单元用以根据第一标准线条区域占比和第二标准线条区域占比对实时线条区域占比进行比对； 所述处理子单元，用以在实时线条区域占比在第一标准线条区域占比和第二标准线条区域占比之间时，对所述待扫描区域的线条轮廓边缘进行加强处理，得到待分析图像； 所述分割单元包括第一分割子单元、第二分割子单元和第三分割子单元，其中， 所述第一分割子单元在实时线条区域占比小于第一标准线条区域占比时，根据卷积神经网络对所述待扫描区域进行结节特征识别和分割，得到粗分割图像； 其中，所述第一分割子单元根据卷积神经网络识别结节特征，对结节特征所处的区域进行分割，得到粗分割图像； 所述第二分割子单元，用以对所述待分析图像进行识别，得到粗分割图像； 所述第三分割子单元，用以在实时线条区域占比大于第二标准线条区域占比时，根据卷积神经网络对所述待扫描区域进行识别和分割，以识别非结节性肺部病变区域，得到粗分割图像； 样本识别模块，对所述粗分割图像进行识别，提取图像特征，将所述图像特征与病变特征进行对比，将匹配的所述粗分割图像标记为目标影像样本； 样本评估模块，计算模型正确预测的目标影像样本个数占总影像样本的百分比，得到实时准确率，以确定是否对筛选参数进行调整； 其中，所述筛选参数为第二标准线条区域占比。

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