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龙图腾网获悉国家卫生健康委科学技术研究所申请的专利医学图像分类方法及相关设备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：CN120236150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510715153.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权医学图像分类方法及相关设备是由马旭;曹宗富;殷哲;代巧云设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学图像分类方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种医学图像分类方法及相关设备。方法包括：基于样本医学图像生成图像块；将图像块输入学生网络和教师网络；根据学生网络和教师网络输出的全局特征计算图像级损失；根据学生网络和教师网络输出的局部特征计算图像块级损失；根据学生网络和教师网络输出的局部特征进行像素级特征映射，基于映射结果计算像素级损失；联合各级损失对学生网络和教师网络进行协同训练；基于训练好的学生网络获得医学图像基础模型编码器。本申请能在无标注数据情况下构建用于特征提取的编码器并提升编码器的特征表达能力。

本发明授权医学图像分类方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的医学图像基础模型编码器构建方法，其特征在于，所述方法包括： 基于样本医学图像生成图像块；所述样本医学图像是经过一系列处理的原始医学图像；所述一系列处理包括预处理； 将图像块输入基于VisionTransformer架构的学生网络和教师网络； 根据所述学生网络和所述教师网络输出的全局特征计算图像级损失； 根据所述学生网络和所述教师网络输出的局部特征计算图像块级损失； 根据所述学生网络和所述教师网络输出的局部特征进行像素级特征映射，基于映射结果计算像素级损失； 联合所述图像级损失、所述图像块级损失和所述像素级损失对所述学生网络和所述教师网络进行协同训练； 基于训练好的所述学生网络获得医学图像基础模型编码器； 所述联合所述图像级损失、所述图像块级损失和所述像素级损失对所述学生网络和所述教师网络进行协同训练，包括： 根据所述图像级损失、所述图像块级损失和所述像素级损失计算模型总损失，应用梯度下降法更新所述学生网络的参数，同时通过指数移动平均的方法更新所述教师网络的权重； 对所述原始医学图像进行预处理的操作，包括： 以所述原始医学图像作为源图像，分别根据所述源图像和目标图像中的第一像素点确定所述源图像和所述目标图像的最大光照强度估计值； 通过目标函数将所述源图像和目标图像的RGB强度矩阵分解成相应的颜色外观矩阵和染色强度矩阵；所述目标函数是： ； 其中，I表示图像的RGB强度矩阵，表示最大光照强度，D表示颜色外观矩阵，H表示染色强度矩阵；表示最小化重构误差项，表示稀疏约束项，表示平滑约束项，表示颜色一致性损失项；是稀疏正则化超参数，是正则化超参数，是颜色一致性损失项参数； 调整所述源图像的染色强度矩阵的染色密度分布范围以匹配所述目标图像的染色强度矩阵的分布特征； 根据所述源图像的最大光照强度估计值和调整后的染色强度矩阵、以及所述目标图像的颜色外观矩阵生成颜色校正后的源图像。

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