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龙图腾网获悉深圳科亚医疗科技有限公司申请的专利用于医学图像分析的学习网络的训练方法和训练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：CN114782398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210517492.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于医学图像分析的学习网络的训练方法和训练系统是由李俊环;李若平;侯玲;赵鹏飞;李育威;曹坤琳;宋麒设计研发完成，并于2021-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于医学图像分析的学习网络的训练方法和训练系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种用于医学图像分析的学习网络的训练方法和训练系统。该训练方法包括：设置具有预定结构的学习网络并获取原始训练数据集；由处理器，使用原始训练数据集对学习网络进行预训练，以得到预训练好的学习网络；由处理器，对预训练好的学习网络进行评估，以判定其是否存在预设的评估缺陷；由处理器，在预训练好的学习网络存在评估缺陷的情况下，针对所存在的评估缺陷在原始训练数据集的基础上进行数据增强；以及由处理器，基于预训练模型的参数，使用数据增强后的训练数据集对学习网络进行精细训练。本公开能够分阶段对学习网络进行评估和训练，因此，降低了医学图像处理的复杂度，提高了医学图像分析的效率和准确性。

本发明授权用于医学图像分析的学习网络的训练方法和训练系统在权利要求书中公布了：1.一种用于医学图像分析的学习网络的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 设置具有预定结构的学习网络并获取原始训练数据集，所述学习网络包括卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络中的一种或其组合； 由处理器，使用所述原始训练数据集对所述学习网络进行预训练，以得到预训练好的学习网络； 由所述处理器，对所述预训练好的学习网络进行评估，以判定其是否存在预设的评估缺陷； 由所述处理器，在所述预训练好的学习网络存在评估缺陷的情况下，针对所存在的评估缺陷在所述原始训练数据集的基础上进行数据增强； 由所述处理器，根据医生的临床需求设定各个评估缺陷或各个评估缺陷的优先级； 由所述处理器，基于预训练模型的参数以及所设定的各个评估缺陷的优先级，使用数据增强后的训练数据集对所述学习网络进行分阶段的精细训练，使得针对优先级高的评估缺陷的训练阶段在针对优先级低的评估缺陷的训练阶段之前执行； 在所述预训练好的学习网络存在至少两个评估缺陷的情况下，对所述原始训练数据集进行数据增强和使用数据增强后的训练数据集对所述学习网络的训练针对各个评估缺陷分阶段执行，各个阶段精细训练使用的训练数据集针对相应的评估缺陷进行数据增强后用于下一阶段精细训练； 在预设的评估缺陷中存在假阳率和漏检率上优先考虑漏检率的第三评估缺陷以及在假阳率和漏检率上优先考虑假阳率的第四评估缺陷的情况下，设置所述第三评估缺陷使针对其的训练阶段在针对所述第四评估缺陷的训练阶段之前。

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