中南大学湘雅二医院;大理大学王彬获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学湘雅二医院;大理大学申请的专利一种肺结节影像分类模型的训练方法、系统、终端及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：CN117218484B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311136983.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种肺结节影像分类模型的训练方法、系统、终端及介质是由王彬;周池春;刘杨;郭远薇;张喆设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种肺结节影像分类模型的训练方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种肺结节影像分类模型的训练方法、系统、终端及介质，其中，特别是涉及一种肺结节影像分类模型的训练方法，该方法首先通过对获取的肺结节CT图像进行计算处理，得到肺结节训练样本，以增加样本数据量。进一步，通过获取真实图像训练样本，利用肺结节训练样本和真实图像训练样本，对预先构建的基于深度学习算法的肺结节影像分类模型进行训练，将肺结节训练样本作为肺结节影像分类模型的补充训练数据，最终得到训练好的肺结节影像分类模型。本申请能够在医学图像数据的数据量较少的情形下，对基于深度学习算法的肺结节影像分类模型进行训练，并进一步提高肺结节影像分类模型的准确性和鲁棒性。
本发明授权一种肺结节影像分类模型的训练方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种肺结节影像分类模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取肺结节CT图像； 对所述肺结节CT图像进行预处理，得到预处理图像； 利用三维重建技术，对所述预处理图像进行处理，得到肺结节三维图像序列； 根据所述肺结节三维图像序列，计算出所述肺结节三维图像序列中每张图像的每个三维坐标点的灰度值在对应的三维坐标中出现的概率； 根据所述肺结节三维图像序列中所有图像的三维坐标点的灰度值在对应的三维坐标中出现的所述概率，生成第一三维图像序列； 获取正常肺CT图像，并将所述第一三维图像序列与所述正常肺CT图像进行融合，得到肺结节训练样本； 获取真实图像训练样本，利用所述肺结节训练样本和所述真实图像训练样本，对预先构建的基于深度学习算法的肺结节影像分类模型进行训练，得到训练好的肺结节影像分类模型。
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