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龙图腾网获悉山西三友和智慧信息技术股份有限公司申请的专利一种基于小训练数据集的超声图像分类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：CN114723985B 。

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：202210246812.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于小训练数据集的超声图像分类方法是由潘晓光;王小华;张雅娜;焦璐璐;张娜设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小训练数据集的超声图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分类技术领域，具体涉及一种基于小训练数据集的超声图像分类方法，包括如下步骤：S1、数据采集：采集超声图像数据，并对其类别进行标注，完成模型训练所需数据集的构建；S2、数据预处理：预处理包括归一化、数据切割，统一数据尺度，并且扩增数据集，保证模型训练效果；S3、识别模型：采用深度学习相关技术搭建分类识别模型，输入训练数据，完成参数模型的搭建；S4、模型保存：当模型的损失函数不再降低之后，保存模型。通过同时使用一个生成器进行数据增强和使用一个鉴别器训练分类器，结合数据增强和迁移学习的优点，可以用于处理非常有限的训练数据，提高图像的分类效果。

本发明授权一种基于小训练数据集的超声图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小训练数据集的超声图像分类方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、数据采集：采集超声图像数据，并对其类别进行标注，完成模型训练所需数据集的构建； S2、数据预处理：预处理包括归一化、数据切割，统一数据尺度，并且扩增数据集，保证模型训练效果； S3、识别模型：构建基于ACGAN的超声图像分类识别模型，该模型由生成器G和判别器D组成，训练数据集中的图像为X＝{xi,i＝1,...,I}，其图像标签为Y＝{yiyi∈{1,...,C},其中C表示类别数，将训练数据输入分类识别模型中，首先通过生成器G对数据集中的图像X进行图像的合成，生成器生成合成图像并对获取的合成图像进行类别标注其中生成器是使用一个由一系列置换的卷积层组成的多层深度网络来实现c的，判别器D的任务是将合成的图像从X中的图像中分离出来，同时它被设计用来预测正确的类yi，之后利用多任务学习过程实现了识别器的训练过程； 还包括对卷积层进行正则化，使用了批处理规范化层和激活函数ReLU层，最后反馈给两个独立的全连接FC层，对应于类的预测和源的预测，生成器G和判别器D通过对抗的方式进行训练，G不断优化其权值，以有效地再现目标数据的分布，D不断优化自身，以识别图像的类yi，此外，该D通过对其权重进行优化，以有效区分图像是真实的还是合成的，生成器G通过与判别器D通过交互更新其权值，学习与训练图像相关的有用的语义特征，提高模型的整体分类效果，并最终实现模型的参数调优； S4、模型保存：当模型的损失函数不再降低之后，保存模型。

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山西三友和智慧信息技术股份有限公司，其通讯地址为：030000 山西省太原市太原高新区科技街15号A118室；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”。