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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利一种基于原型图神经网络和小样本学习的罕见病分类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：CN114898436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210565650.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于原型图神经网络和小样本学习的罕见病分类方法是由马圣进;院旺;马利庄设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于原型图神经网络和小样本学习的罕见病分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于原型图神经网络和小样本学习的罕见病分类方法，其包括：收集罕见病人脸样本构成数据集，按照n‑wayk‑shot的形式划分为h个迭代集；迭代集中每个类所有样本通过嵌入子网络得到特征向量并计算一个原型点；用所有特征向量及原型点构建原型图神经网络，设置三个网络来交替优化节点边特征相关性和标签：节点特征更新网络用来细化结点的特征，边特征更新网络用来增强边的表示能力，节点标签传播网络用来推断结点的标签；设计了一个由交叉熵损失和几何正则化损失组成的损失函数优化模型。本发明引入图神经网络进行小样本学习，克服了罕见病人脸样本量少带来的过拟合问题，模型的分类准确性更高。

本发明授权一种基于原型图神经网络和小样本学习的罕见病分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于原型图神经网络和小样本学习的罕见病分类方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：步骤1：罕见病人脸数据集收集与划分1.1）采集罕见病人脸图片构成数据集，整个数据集按照8∶2的比例划分成训练集和测试集，训练集和测试集的类别标签不相交；1.2）训练集和测试集均采用n-wayk-shot的小样本学习的划分方式划分h次，每次为一个迭代集，每一个迭代集里分为支持集和查询集，支持集里有n个类，每个类k个样本，k大于0，小于等于15；步骤2：样本特征提取2.1）将每个迭代集里的罕见病人脸样本进行二维人脸配准，使用基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器，判断是否有人脸：如果有，则将人的脸部区域截取出来，缩放到84×84尺寸，得到预处理样本，避免样本中除人脸以外的因素干扰；否则，重新选择图片；2.2）取一个迭代集里经过上一步预处理之后的支持集样本和查询集样本，送入嵌入子网络：依次经过一个64滤波器的3×3的卷积、一个批归一化层、一个ReLU非线性层和2×2的最大池化，得到每个样本的特征图；2.3）将所有特征图输入到两个分别是8×64和1×128维的全连接层，得到对应的特征向量，将这些特征向量进行批归一化处理和ReLU非线性激活，得到样本的低维特征向量；2.4）对一个迭代集里支持集中每个类所有样本的低维特征向量计算平均值，即对每个类中支持集所有样本的低维特征向量求和，除以每个类中支持集的样本数量来计算一个虚拟点，作为这个类在特征空间中的原型点；步骤3：原型图神经网络构建3.1）首先进行图神经网络初始化，由步骤2中计算的所有样本的低维特征向量以及原型点构造原型图神经网络，节点为样本的低维特征向量和原型点，边特征介于0和1之间，表示两个节点属于同一个类的可能性，如果两个节点标签相等，边特征设为1，如果不等，边特征设为0，否则边特征设为0.5；3.2）节点特征更新，首先设置一个节点特征更新网络，将节点特征和边特征输入到节点特征更新网络中，得到更新的节点特征；3.3）边特征更新，设置一个边特征更新网络，将所有更新的节点特征输入到边特征更新网络，得到更新的边特征；3.4）节点标签传播，设置一个节点标签传播网络，将更新的边特征及节点标签输入到节点标签传播网络中，得到更新的节点标签；3.5）经过L次节点特征更新、边特征更新以及节点标签传播后，得到更新后的原型图神经网络；步骤4：标签预测4.1）得到更新后的原型图神经网络之后，查询图像的预测标签根据最大值自变量点集，选择概率值最大的罕见病类作为查询图像的分类预测结果；4.2）设计两个损失函数优化网络参数，其一计算每个查询点与特征空间中对应原型点的欧氏距离得到几何正则化损失，其二计算查询集中每个查询点的预测标签和真实标签之间的二元交叉熵损失；由这两个损失函数构造出整个网络最终的损失，进行反向传播，更新原型图神经网络模型参数；4.3）通过测试集计算原型图神经网络模型分类准确度，选择准确度最高的模型参数作为最优模型参数；4.4）分类时，用最优模型参数为原型图神经网络赋值，将待分类罕见病人脸样本作为查询集，罕见病人脸数据集中所有样本作为支持集送入原型图神经网络，网络输出即为分类结果。

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