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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州数智莱达科技有限公司申请的专利联合Wasserstein距离与差异度量的胸片异常识别域自适应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：CN115601535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211393538.4，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权联合Wasserstein距离与差异度量的胸片异常识别域自适应方法及系统是由陈元姣;汪雕;何必仕;陈晖;徐哲设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合Wasserstein距离与差异度量的胸片异常识别域自适应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习和医学图像处理技术领域，具体涉及联合Wasserstein距离与差异度量的胸片异常识别域自适应方法及系统。方法包括如下步骤：S1，胸片数据准备及预处理；S2，基于SwinTransformer的多尺度特征提取；S3，基于Wasserstein距离和对比域差异的损失最小化；S4，模型验证后用于胸片预测。本发明具有不仅能够挑选出最接近目标域样本的源域样本，还能够在特征空间中拉近目标域与源域样本中相同类别的距离，拉开不同类别的距离，同时利用提取到的多尺度特征进行胸片分类任务，能够有效提高感受野，捕获到更多有利于胸片分类任务信息的特点。

本发明授权联合Wasserstein距离与差异度量的胸片异常识别域自适应方法及系统在权利要求书中公布了：1.联合Wasserstein距离与差异度量的胸片异常识别域自适应方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，胸片数据准备及预处理： 获取胸部X线摄片的CT图像，并对CT图像进行数据预处理； S2，基于SwinTransformer的多尺度特征提取： 将CT图像输入到Patch分区模块中进行分块，设定每4×4＝16个相邻的像素为一个Patch，并在通道方向进行展平，通过线性嵌入层对每个像素的通道数据进行线性变换，再依次通过四个阶段构建不同大小的特征图； S3，基于Wasserstein距离和对比域差异的损失最小化： 挑选最接近目标域样本的源域样本，并计算Wasserstein距离；对目标域样本进行跨域的同类相近异类相疏处理，获得对比域差异；通过得到的Wasserstein距离和对比域差异，构造总目标函数；根据总目标函数对SwinTransformer网络进行优化及参数更新，包括如下步骤： 在训练的迭代过程中，首先固定网络参数φ，并更新目标域的样本聚类，聚类结束后每个目标域样本会被赋予一个标签对应每个目标域样本隶属的聚类，再通过更新了的目标域标签来计算对比域差异，通过计算两域样本间的Wasserstein距离来决定参与对比域差异计算的数据样本，最后最小化对比域差异来更新网络参数，完成迭代； S4，模型验证后用于胸片预测： 对优化及参数更新后的SwinTransformer网络进行验证，并进行胸片的分类预测任务。

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