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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利一种乳腺肿瘤检测模型的训练方法及乳腺肿瘤检测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：CN114004806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111274007.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种乳腺肿瘤检测模型的训练方法及乳腺肿瘤检测方法是由倪东;俞俊雄;陈超宇;王毅;杨鑫;陶星设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乳腺肿瘤检测模型的训练方法及乳腺肿瘤检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种乳腺肿瘤检测模型的训练方法及乳腺肿瘤检测方法，方法包括控制特征模块确定训练乳腺图像的若干第一特征图；控制金字塔模块基于若干第一特征图确定若干第二特图；控制预测模块基于若干第二特征图确定正样本集和负样本集并基于正样本集和负样本集确定损失函数；基于损失函数训练待训练的乳腺肿瘤检测模型以得到乳腺肿瘤检测模型。本申请采用三维网络模型作为乳腺肿瘤检测模型，使得乳腺肿瘤检测模型学习全自动乳腺超声图像的全局空间信息，提高病灶区域检测的准确性。同时，本申请采用自适应阈值来选取正样本和负样本，保证所有的正样本都在标注区域周围，获取更具代表性的正样本，以提高乳腺肿瘤检测模型的模型性能。

本发明授权一种乳腺肿瘤检测模型的训练方法及乳腺肿瘤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种乳腺肿瘤检测模型的训练方法，其特征在于，所述乳腺肿瘤检测模型为三维网络模型，并且其包括特征模块、金字塔模块以及预测模块，所述的训练方法包括：将第一训练样本集中的训练乳腺图像输入特征模块，通过特征模块确定所述训练乳腺图像对应的若干第一特征图；将若干第一特征图输入金字塔模块，通过所述金字塔模块确定若干第二特征图；将若干第二特征图输入预测模块，通过预测模块确定所述训练乳腺图像对应的正样本集和负样本集，并基于所述正样本集和所述负样本集确定损失函数，其中，所述正样本集和负样本集为基于自适应阈值对各第二特征图中的锚点框划分得到的，自适应阈值为基于若干第二特征图确定的；基于所述损失函数训练待训练的乳腺肿瘤检测模型，以得到乳腺肿瘤检测模型；其中，所述通过预测模块确定所述训练乳腺图像对应的正样本集和负样本集具体包括：控制预测模块确定各第二特征图各自对应的候选正样本集，其中，所述候选正样本集中包括若干锚点框；分别计算各候选正样本集中的各候选正样本与所述训练乳腺图像对应的各病灶区域的第一IoU值，以及各第二特征图中的锚点框与所述训练乳腺图像对应的各病灶区域的第二IoU值；计算获取到的所有第一IoU值的均值和方差，并根据所述均值和方差确定自适应阈值；将第二IoU值大于自适应阈值的锚点框作为正样本，将第二IoU值小于或者等于自适应阈值的锚点框作为负样本，以得到正样本集和负样本集。

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