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龙图腾网获悉腾讯医疗健康(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法、图像处理方法、装置、设备及存储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：CN111325726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202010102479.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权模型训练方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质是由边成;马锴;余双;郑冶枫设计研发完成，并于2020-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了模型训练方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质。模型训练方法包括：获取样本图像和初始图像处理模型；基于第一处理模型，提取样本图像的图像特征；通过第二处理模型对图像特征进行识别处理，得到样本图像的识别结果和与识别结果对应的不确定度参数；基于识别结果、不确定度参数和第一标注，获取第一损失函数；根据第一损失函数训练第一处理模型和第二处理模型，得到目标图像处理模型。图像处理方法包括：获取待处理的目标图像；基于训练得到的目标图像处理模型对目标图像进行处理，得到目标图像的目标识别结果和与目标识别结果对应的目标不确定度参数。基于上述过程，有利于提高图像处理模型的性能，图像处理的效果较好。

本发明授权模型训练方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图像和初始图像处理模型，所述样本图像具有分类标注和分割标注，所述初始图像处理模型包括第一处理模型、第一子模型、第二子模型、第三子模型和第四子模型； 基于所述第一处理模型，提取所述样本图像的图像特征； 通过所述第一子模型对所述图像特征进行分类处理，得到所述样本图像的分类结果和与所述分类结果对应的分类不确定度参数；通过所述第二子模型对所述图像特征进行分割处理，得到所述样本图像的分割结果和与所述分割结果对应的分割不确定度参数，所述分割结果用于指示所述样本图像中与各个类别分别对应的分割区域； 基于所述分类结果、所述分类不确定度参数和所述分类标注，获取第二损失函数；基于所述分割结果、所述分割不确定度参数和所述分割标注，获取第三损失函数； 将所述图像特征和所述分割结果进行拼接处理，得到拼接结果；将所述拼接结果输入所述第三子模型，得到所述第三子模型输出的第一子参数，所述第一子参数包括所述与各个类别分别对应的分割区域的大小； 在所述样本图像为目标类型的图像的情况下，将所述分类结果中的所述样本图像为所述目标类型的图像的概率，作为第二子参数；将所述第一子参数和所述第二子参数输入所述第四子模型，得到所述第四子模型输出的目标参数，所述目标参数为指标参数与所述第二子参数的乘积，所述指标参数为基于所述第一子参数确定的用于指示所述样本图像为所述目标类型的图像的可能性的参数； 基于所述目标参数和所述分类标注中的所述样本图像为所述目标类型的图像的概率的差异，获取第四损失函数，所述第四损失函数用于衡量所述分类结果和所述分割结果的一致性； 根据所述第二损失函数、所述第三损失函数和所述第四损失函数，更新所述第一处理模型的参数；根据所述第二损失函数和所述第四损失函数，更新所述第一子模型的参数；根据所述第三损失函数和所述第四损失函数，更新所述第二子模型的参数；根据所述第四损失函数，更新所述第三子模型和所述第四子模型的参数，得到目标图像处理模型。

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