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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种医学图像分类方法、系统、电子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：CN120318610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510805946.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种医学图像分类方法、系统、电子设备及存储介质是由赵明;蒲思孚;汗·赛义夫·乌尔·拉赫曼;唐枫枭;李湘民;肖成根设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像分类方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种医学图像分类方法、系统、电子设备及存储介质，属于图像处理领域。其中方法包括获取样本医学图像；通过目标教师模型对样本医学图像进行第一图像预测，得到教师图像预测数据；从教师图像预测数据中获取置信度，并根据置信度得到不确定性；根据置信度和不确定性对教师图像预测数据进行信任评估，得到目标信任权重；通过预先构建的初始学生模型对样本医学图像进行第二图像预测，得到学生图像预测数据；根据学生图像预测数据和教师图像预测数据进行损失计算，得到损失数据；根据目标信任权重对损失数据进行权重调整，从而反向传播训练初始学生模型，得到目标学生模型，以用于医学图像分类。本申请能够提高医学图像分类的准确性。

本发明授权一种医学图像分类方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本医学图像； 通过目标教师模型对所述样本医学图像进行第一图像预测，得到教师图像预测数据； 从所述教师图像预测数据中获取置信度，并根据所述置信度得到不确定性； 根据预设数量的置信度隶属函数对所述置信度进行等级隶属评估，得到每一置信度等级的置信度等级隶属度；其中，任意两个所述置信度隶属函数的所述置信度等级不同，所述预设数量大于或等于2； 根据所述预设数量的不确定性隶属函数对所述不确定性进行等级隶属评估，得到每一不确定性等级的不确定性等级隶属度；其中，任意两个所述不确定性隶属函数的所述不确定性等级不同； 根据各个所述置信度等级的置信度等级隶属度和各个所述不确定性等级的不确定性等级隶属度进行隶属度融合，得到目标信任权重； 通过预先构建的初始学生模型对所述样本医学图像进行第二图像预测，得到学生图像预测数据； 根据所述学生图像预测数据和所述教师图像预测数据进行损失计算，得到损失数据； 根据所述目标信任权重对所述损失数据进行权重调整，从而反向传播训练所述初始学生模型，得到目标学生模型，以用于医学图像分类。

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