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龙图腾网获悉通用电气公司申请的专利基于注释信息的分类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：CN112262395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：201980038768.9，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权基于注释信息的分类是由赵茜;张敏;戈帕尔·阿维纳什设计研发完成，并于2019-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注释信息的分类在说明书摘要公布了：本发明提供了用于基于注释信息进行分类的系统和技术。在一个示例中，系统基于训练数据和多个图像来训练卷积神经网络。多个图像与多个掩模、多个图像级标签和或边界框相关联。该系统还基于多个掩模生成第一损失函数，基于多个图像级标签生成第二损失函数，并且基于边界框生成第三损失函数。此外，系统基于第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数生成第四损失函数，其中第四损失函数被迭代地反向传播以调谐卷积神经网络的参数。该系统还基于卷积神经网络预测输入图像的分类标签。

本发明授权基于注释信息的分类在权利要求书中公布了：1.一种机器学习系统，所述机器学习系统包括： 存储器，所述存储器存储计算机可执行组件； 处理器，所述处理器执行存储在所述存储器中的计算机可执行组件，其中所述计算机可执行组件包括： 训练组件，所述训练组件基于训练数据和多个图像来训练卷积神经网络，其中所述训练数据与来自至少一个成像设备的多个患者相关联，所述多个图像是三维图像，并且其中所述多个图像与来自多个对象的多个掩模、或所述多个图像的多个图像级标签、或将感兴趣区域链接到类标签的边界框相关联； 第一损失函数组件，所述第一损失函数组件基于所述多个掩模生成第一损失函数； 第二损失函数组件，所述第二损失函数组件基于所述多个图像的所述多个图像级标签来生成第二损失函数； 第三损失函数组件，所述第三损失函数组件基于将感兴趣区域链接到所述类标签的所述边界框来生成第三损失函数； 第四损失函数组件，所述第四损失函数组件基于所述第一损失函数、所述第二损失函数和所述第三损失函数生成第四损失函数，其中所述第四损失函数被迭代地反向传播以调谐所述卷积神经网络的参数；和 分类组件，所述分类组件基于所述卷积神经网络预测输入图像的分类标签， 其中所述卷积神经网络包括输出卷积特征图的预训练的分类器网络，并且其中来自所述多个掩模的掩模的尺寸基于掩模池化过程与来自所述卷积特征图的卷积特征图的尺寸匹配。

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