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龙图腾网恭喜卫美健康科技(北京)有限公司申请的专利一种基于AI的医疗图像识别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：CN119169383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411326288.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于AI的医疗图像识别方法是由韩霞;王军;郝洁设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的医疗图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗图像处理技术领域，公开一种基于AI的医疗图像识别方法，包括如下步骤：S1、获取多模态医疗图像数据，对图像进行预处理，步骤包括：去噪处理、对比度增强、超分辨率重建、关键区域分割，以突出与疾病相关的区域；S2、使用多专家标注系统对图像进行标注，且通过生成对抗网络生成合成图像以扩展数据集；S3、采用卷积神经网络与CapsuleNetworks结合的多模态融合模型架构。通过多模态融合模型，将不同类型的医疗图像结合使用，采用自适应权重分配机制，根据模态间特征相似性动态调整各模态的影响权重，能充分利用多种图像数据的互补信息，提高识别结果的准确性和对多种疾病类型的辨识能力，增强模型在不同环境和设备下的鲁棒性。

本发明授权一种基于AI的医疗图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的医疗图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取多模态医疗图像数据，对图像进行预处理，步骤包括：去噪处理、对比度增强、超分辨率重建、关键区域分割，以突出与疾病相关的区域；S2、使用多专家标注系统对图像进行标注，且通过生成对抗网络生成合成图像以扩展数据集；S3、采用卷积神经网络与CapsuleNetworks结合的多模态融合模型架构，使用如下公式实现模态融合：F融合＝α·FCNN+β·FCapsule+γ·F其他模态，其中，α，β，γ为自适应权重，通过如下公式动态调整： 其中，k为调节参数，b为偏置，特征相似度根据模态间的特征相似性计算；S4、通过迁移学习，将在数据集上预训练的模型迁移到特定的医疗任务上，结合持续学习策略，使用公平性约束技术来优化模型，使其在不同人群中表现一致；S5、集成可解释性AI技术，生成可视化解释以突出模型决策中的关键区域，且通过以下公式量化解释性强度： 其中，wi为第i个特征的权重，贡献度i为该特征对模型输出的贡献度；S6、在多中心临床环境中对模型进行验证，收集临床医生的反馈，且引入对抗性训练和差分隐私技术以增强模型在不同设备和环境中的鲁棒性；S7、使用第三机器学习模型对融合后的特征向量进行分类，输出包括健康、异常以及特定疾病类型的置信度，且决策过程中结合可解释性输出；S8、开发人机协作平台，允许临床医生与模型互动，检查和调整模型的预测，且模型记录学习医生的反馈；S9、建立自动化反馈机制，实时监控模型的预测与医生的诊断结果间的差异，通过如下算法公式进行动态调整： 其中，η为学习率，λ为反馈调节系数，θ为模型参数；S10、使用联邦学习技术和差分隐私算法，在不暴露患者数据的情况下进行模型训练和更新。

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