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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳前海微眾銀行股份有限公司申請的專利基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN111462097B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010260497.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由李月;蔡杭;魏征設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-04-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了提供的一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取肺部圖像的注意力特征；基于所述注意力特征和聯(lián)邦病灶區(qū)域檢測模型，得到所述待測肺部圖像的肺炎區(qū)域，所述聯(lián)邦病灶區(qū)域檢測模型為基于多個數(shù)據(jù)端執(zhí)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程得到的；基于所述肺炎區(qū)域的區(qū)域范圍，確定所述肺部圖像的肺炎等級。本發(fā)明可以提升確定或者分析肺炎等級的效率和準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的圖像處理方法，其特征在于，包括：獲取肺部圖像的注意力特征；基于所述注意力特征和聯(lián)邦病灶區(qū)域檢測模型，得到待測肺部圖像的肺炎區(qū)域，所述聯(lián)邦病灶區(qū)域檢測模型為基于多個數(shù)據(jù)端執(zhí)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程得到的；基于所述肺炎區(qū)域的區(qū)域范圍，確定所述肺部圖像的肺炎等級；所述方法還包括：對肺部圖像進行肺葉分割處理，得到肺葉分割圖像，包括：獲取肺部圖像在矢狀面下的肺葉裂隙特征、在冠狀面下的肺葉裂隙特征以及在橫斷面下的肺葉裂隙特征；利用所述矢狀面、冠狀面以及橫斷面下任意二個的肺葉裂隙特征對第三個肺葉裂隙特征進行校正；利用校正后的肺葉裂隙特征對所述肺部圖像進行分割；對肺葉分割圖像進行病灶預(yù)測；其中，采用映射的方式將第一肺葉裂隙特征和第二肺葉裂隙特征轉(zhuǎn)換到第三肺葉裂隙特征的視角下，并利用映射得到的兩個肺葉裂隙特征與第三肺葉裂隙特征執(zhí)行特征融合，得到校正后的肺葉裂隙特征。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人深圳前海微眾銀行股份有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市前海深港合作區(qū)前灣一路1號A棟201室(入駐深圳市前海商務(wù)秘書有限公司)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。