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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于自适应阈值小波去噪的乳腺癌病理图像分类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：CN116563637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310552220.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自适应阈值小波去噪的乳腺癌病理图像分类系统是由刘笑嶂;刘羽健;亓媛;李威设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应阈值小波去噪的乳腺癌病理图像分类系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于自适应阈值小波去噪的乳腺癌病理图像分类系统，将乳腺癌病理图像的分类模型训练的损失函数与小波阈值的选取进行关联，使小波阈值在模型训练中被优化并逐渐接近去噪效果良好的阈值，从而找到合适图像任务的小波阈值，提高后续乳腺癌病理图像的分类准确率。

本发明授权基于自适应阈值小波去噪的乳腺癌病理图像分类系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应阈值小波去噪的乳腺癌病理图像分类系统，其特征在于，包括： 小波变换模块，其被配置为：对所获取的原始乳腺癌病理图像进行小波变换处理，得到各层的小波系数； 去噪模块，其被配置为：利用sigmoid函数和小波阈值构建阈值函数，利用所述阈值函数对各层的小波系数进行去噪处理，得到去噪后的各层的小波系数； 通过优化得到合适的小波阈值，小波阈值被作为分类模型的参数通过反向传播被优化得到的，具体的，初始化只有一个元素1的四维的tensor，并将其输入到一个inputchannel=1,outputchannel=9,kernelsize=1,stride=1,padding=0的卷积层中；outputchannel=9是因为彩色的乳腺癌病理图像有R,G,B三个通道，每个通道的图像在小波变换后产生CH，CV，CD三个细节系数，卷积层输出的9个元素分别被用于对这9个系数去噪； 其中，基于分类模型训练中的损失函数对所述小波阈值进行自适应选取，具体为：决定小波阈值的参数与分类模型的参数在分类模型训练中一起训练；优化参数的公式：；其中，是损失函数，是学习率，是第t次迭代时的小波阈值； 所述阈值函数为： 其中，是原有的细节系数，即CH，CV，CD，是去噪后的细节系数，是学习到的小波阈值，是为了比较细节值与小波阈值的大小，决定该点的值是否要被滤除； 重建模块，其被配置为：利用去噪后的各层的小波系数进行乳腺癌病理图像的重建； 分类模块，其被配置为：将重建后的乳腺癌病理图像输入到训练好的所述分类模型中，得到乳腺癌病理图像的分类结果。

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