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龙图腾网获悉高精特(成都)大数据科技有限公司申请的专利一种基于影像信息的病灶识别系统及方法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：CN120726043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511204143.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于影像信息的病灶识别系统及方法是由张鹏;张政;张赫业;张司晨设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于影像信息的病灶识别系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于影像信息的病灶识别系统及方法，涉及图像处理技术领域，可以允许用户自定义病灶识别辅助识别任务，具有较大的适用范围，并在采用自适应多阶信息融合搜索算法对病灶识别辅助识别任务中样本影像信息与样本影像信息对应的标签信息之间的数据关系进行学习，获取病灶辅助识别模型，能够有效地提升训练效果，保证病灶辅助识别模型的识别准确性，可以有效地辅助用户进行影像信息的处理，避免人工处理导致的误识别以及漏识别，辅助用户提升了工作效率。

本发明授权一种基于影像信息的病灶识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于影像信息的病灶识别系统，其特征在于，包括： 第一数据采集模块，用于采集用户输入的病灶识别辅助识别任务；其中，所述病灶识别辅助识别任务至少包括数据预学习指令、样本影像信息以及样本影像信息对应的标签信息； 数据响应模块，用于响应于所述数据预学习指令，采用自适应多阶信息融合搜索算法对所述样本影像信息与样本影像信息对应的标签信息之间的数据关系进行学习，获取病灶辅助识别模型； 第二数据采集模块，用于采集用户输入的待识别影像信息，并调度所述病灶辅助识别模型对所述待识别影像信息进行处理，获取所述待识别影像信息对应的病灶辅助识别结果； 结果反馈模块，用于将所述待识别影像信息对应的病灶辅助识别结果以及待识别影像信息进行关联，形成关联结果数据，并将所述关联结果数据展示给用户，完成基于影像信息的病灶辅助识别； 所述数据响应模块包括： 训练初始化子模块，用于初始化目标深度学习模型或默认深度学习模型的超参数，以形成多个不同的粒子；其中，每个粒子由超参数编码得到； 初始化目标深度学习模型或默认深度学习模型的超参数，以形成多个不同的粒子，包括：在超参数的上限与下限中随机初始化，并将随机初始化的超参数编码为向量，得到一个粒子，重复多次之后，得到多个不同的粒子； 适应度获取子模块，用于以所述样本影像信息与样本影像信息对应的标签信息为基础，获取每个粒子对应的适应度； 获取粒子适应度的方法包括： 将粒子中的超参数应用至目标深度学习模型或默认深度学习模型在之后，以所述样本影像信息为输入，以样本影像信息对应的标签信息为期望输出，获取损失函数值，并将损失函数值与常数相加之后取倒数，得到粒子适应度，且适应度越大则预示着粒子在解空间中的位置越优；其中，常数设置为0.001； 多阶优化子模块，用于根据每个粒子对应的适应度，并采用自适应多阶信息融合搜索算法对粒子进行训练，获取病灶辅助识别模型。

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