齐鲁工业大学赵盛荣获国家专利权
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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利基于轻量化神经网络的HER2图像分类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：CN115620058B 。
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：202211277000.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于轻量化神经网络的HER2图像分类方法及系统是由赵盛荣;郑苑泽;梁虎设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于轻量化神经网络的HER2图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于轻量化神经网络的HER2图像分类方法及系统，涉及图像处理技术领域。本发明包括以下步骤：构建轻量化神经网络模型，输入待分类HER2图像，对待分类HER2图像进行初步特征提取，得到图像初步特征图；将图像初步特征图重复进行轻量化特征提取，得到HER2图像的多尺度特征；将HER2图像的多尺度特征输入分类器中，输出分类结果。本发明设计了一个轻量化、高度模块化的网络架构，使该方法有更低的计算成本和更高的识别准确率。
本发明授权基于轻量化神经网络的HER2图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于轻量化神经网络的HER2图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建轻量化神经网络模型，输入待分类HER2图像，对待分类HER2图像进行初步特征提取，得到图像初步特征图； 将图像初步特征图重复进行轻量化特征提取，得到HER2图像的多尺度特征； 将HER2图像的多尺度特征输入分类器中，输出分类结果； 所述轻量化特征提取，具体步骤为：将图像初步特征图初次分组并分别输入不同池化层进行特征抽象，将输出的不同组特征图进行一次通道混洗并二次分组，将二次分组后的特征图并行输入具有不同感受野的混合卷积层和混合空洞卷积层中，将混合卷积层和混合空洞卷积层输出的特征图进行二次通道混洗，将二次通道混洗的特征图在通道维度拼接在一起，得到HER2图像的多尺度特征。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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