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龙图腾网获悉西南大学申请的专利一种肺部恶性肿瘤医学影像数据分类处理方法及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：CN116630710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310605379.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种肺部恶性肿瘤医学影像数据分类处理方法及系统是由张里博;罗涛;陈可涵;赵库;熊伟明;李栋;余志航设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺部恶性肿瘤医学影像数据分类处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种肺部恶性肿瘤医学影像数据分类处理方法及系统，其中，肺部恶性肿瘤医学影像数据分类处理方法包括获取采集到的肺部医学影像数据进行预处理；基于预处理数据建立并训练肺部恶性肿瘤数据分类模型；获取待分类处理的医学影像数据，基于所述肺部恶性肿瘤数据分类模型，得到数据不确定性估计值；获取所述数据不确定性估计值基于三支决策理论比较，通过终端输出分类处理结果。通过对医学影像数据进行预处理、模型建立、处理、比较，得到分类结果，数据分类处理准确率高，有利于医生后续快速准确做出决策。

本发明授权一种肺部恶性肿瘤医学影像数据分类处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种肺部恶性肿瘤医学影像数据分类处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取采集到的肺部医学影像数据进行预处理； 基于预处理数据建立并训练肺部恶性肿瘤数据分类模型；具体步骤包括： 对每个数据样本xi输出两个512维的向量分别作为特征空间中均值ui和标准差σi，训练过程中，利用重参数化技巧模拟特征空间中的随机采样得到特征向量si＝μi+εσi,ε～N0,Ι，其中I为单位矩阵，即ε服从标准正态分布，并且使用损失函数L＝Lsoftmax+λLkl进行优化；实际应用中，使用已求得的均值ui表征特征向量si； 其中，每个数据样本xi在特征空间的表示zi为高斯分布； 为分类损失； N为训练集样本数，yi表示第i个训练样本的真实标签，si指的是模型为第i个样本在特征空间的向量表示，C表示分类问题中的总类别数，Wc表示与第c类相关联的权重向量，表示与第yi类相关联的权重向量； 为KL正则化项； λ为正则化系数，μ为均值，σ2为方差，该损失函数的目标是最小化真实分布和模型分布之间的KL散度； 获取待分类处理的医学影像数据，基于所述肺部恶性肿瘤数据分类模型，得到数据不确定性估计值；获取所述数据不确定性估计值基于三支决策理论比较；通过终端输出分类处理结果；具体包括： 根据所述不确定性估计值与经验阈值的比较，得出医学影像为正域、负域、边界域的分类结果；其中，所述不确定性估计值小于所述经验阈值时，得出医学影像为正域或医学影像为负域的分类结果；所述不确定性估计值大于或等于所述经验阈值时，得出医学影像为边界域的分类结果； 获取基于医学影像为边界域的分类结果得到的最终分析结果输入至所述肺部恶性肿瘤数据分类模型进行修正。

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