北京大学第一医院杨梅获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学第一医院申请的专利图像分类模型的训练方法、分类方法、装置和计算机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：CN114972872B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202210631553.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、分类方法、装置和计算机设备是由杨梅设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像分类模型的训练方法、分类方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本说明书实施方式提供了一种图像分类模型的训练方法、分类方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取分别标注有疾病类型的轻度医学影像和重度医学影像；基于重度医学影像子图，和与其对应的疾病类型训练初始图像分类模型，得到初级图像分类模型；将轻度医学影像子图输入至初级图像分类模型，得到轻度医学影像子图的预测疾病类型；若轻度医学影像子图的预测疾病类型与轻度医学影像子图所属的轻度医学影像的疾病类型相同，使用该轻度医学影像子图训练初级图像分类模型，得到图像分类模型。通过关注疾病严重程度对病灶分布密度的影响，无需对医学影像子图进行标注，能够在一定程度上提升图像分类模型对医学影像中疾病类型识别的准确性。
本发明授权图像分类模型的训练方法、分类方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取分别标注有疾病类型的轻度医学影像和重度医学影像；所述轻度医学影像是疾病严重程度被标记为轻度的医学影像；所述重度医学影像是疾病严重程度被标记为严重的医学影像；其中，轻度医学影像包括表示部分区域的轻度医学影像子图；重度医学影像包括表示部分区域的重度医学影像子图； 基于重度医学影像子图，和所述重度医学影像子图所属的重度医学影像的疾病类型训练初始图像分类模型，得到初级图像分类模型； 将轻度医学影像子图输入至所述初级图像分类模型，得到所述轻度医学影像子图对应的预测疾病类型； 在轻度医学影像子图的预测疾病类型与所述轻度医学影像子图所属的轻度医学影像的疾病类型相同的情况下，使用所述轻度医学影像子图训练所述初级图像分类模型，得到图像分类模型； 其中，所述轻度医学影像和所述重度医学影像均取自训练样本集，所述训练样本集包含的图像是客户端中经医生标注的。
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