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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京同仁医院申请的专利图像分类方法及装置、设备、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：CN115565018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211373642.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类方法及装置、设备、存储介质是由马建民;张瑞恒;史季桐;姜利斌;葛心;赵红姝;顼晓琳;李静;柳睿设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类方法及装置、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了图像分类方法及装置、设备、存储介质，方法包括：对获取到的原始图像进行标注，得到训练图像集；训练图像集包括第一图像、第二图像和第三图像；通过第一图像和第三图像作为训练集，对第一神经网络模型进行训练，得到第一分类模型；并通过第二图像和第三图像作为训练集，对第二神经网络模型进行训练，得到第二分类模型；从第一分类模型和第二分类模型中选择具有最小泛化误差的分类模型作为最终模型；基于最终模型对目标图像进行分类。本发明能够明显提高图像分类的准确率，以及避免长时间人工判别容易出现误差导致图像分类的准确率下降情况的发生。

本发明授权图像分类方法及装置、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其特征在于，包括： 对获取到的原始图像进行标注，得到训练图像集；所述训练图像集包括第一图像、第二图像和第三图像；所述第一图像为不包含感兴趣区域的图像、所述第二图像为包含具有第一等级的感兴趣区域的图像、所述第三图像为包含具有第二等级的感兴趣区域的图像； 通过所述第一图像和所述第三图像作为训练集，对第一神经网络模型进行训练，得到第一分类模型；并通过所述第二图像和所述第三图像作为训练集，对第二神经网络模型进行训练，得到第二分类模型； 从所述第一分类模型和所述第二分类模型中选择具有最小泛化误差的分类模型作为最终模型； 基于所述最终模型对目标图像进行分类，输出类别为是否存在第二等级的感兴趣区域； 其中，所述通过所述第一图像和所述第三图像作为训练集，对第一神经网络模型进行训练，包括： 对所述第一图像和所述第三图像进行类别权重设置； 通过类别权重设置后的第一图像和第三图像形成训练集，对第一神经网络模型进行训练； 在所述基于所述最终模型对目标图像进行分类之后，还包括： 获取所述最终模型对目标图像进行分类得到的类别概率； 确定所述类别概率相对于所述最终模型的最后一个卷积层输出的特征图的梯度； 根据所述梯度对所述特征图中的每个通道进行加权处理，得到热图； 将所述热图与所述目标图像进行叠加，得到用于反映感兴趣区域的最终热图。

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