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龙图腾网获悉腾讯医疗健康(深圳)有限公司申请的专利一种图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN115115575B 。

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：202210456475.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由刘洪;魏东;卢东焕;王连生;郑冶枫设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，可以应用于人工智能领域，如智能医学，其中，方法包括：获取包括N个序列的待检测图像集合，对待检测图像集合进行检测，并确定出待检测图像集合中的缺失图像区域，再利用参考图像集合对待检测图像集合中的缺失图像区域进行补齐操作，得到目标检测图像集合，进而调用图像检测模型对目标检测图像集合进行图像检测分割，得到待检测图像集合对应的分割结果。通过该方法，可对多序列图像进行智能检测分割，能够辅助进行病灶或异常区域的识别。

本发明授权一种图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测图像集合，所述待检测图像集合包括N个序列，每个序列中包括序列图像，N为大于或等于1的整数； 若检测到所述待检测图像集合处于图像缺失状态，则确定所述待检测图像集合中的缺失图像区域； 利用参考图像集合对所述待检测图像集合中的缺失图像区域进行补齐操作，得到目标检测图像集合，所述参考图像集合包括N个参考序列，每个参考序列包括参考序列图像； 调用图像检测模型对所述目标检测图像集合进行图像检测分割，得到所述待检测图像集合对应的分割结果； 获取用于训练得到所述图像检测模型的训练数据，所述训练数据包括：作为监督图像的全序列训练图像集合、初始参考图像集合； 将所述全序列训练图像集合进行区域掩盖处理，得到缺失训练图像集合；所述缺失训练图像集合中包括M个缺失序列，M为大于或等于1，且小于N的整数； 根据所述缺失训练图像集合和所述初始参考图像集合，得到组合训练图像集合；调用初始模型对所述组合训练图像集合进行检测，得到预测图像集合； 根据所述预测图像集合与所述全序列训练图像集合之间的差异，对所述初始模型和所述初始参考图像集合进行优化，以便于得到预训练参考图像集合和预训练图像检测模型。

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