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龍圖騰網(wǎng)恭喜常熟理工學(xué)院申請的專利一種針對乳腺癌病理圖像的識別分類方法與系統(tǒng)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：CN119006942B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25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：202411488310.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種針對乳腺癌病理圖像的識別分類方法與系統(tǒng)是由王穎;汝吉東;周蓓;高燕;宋東興設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-10-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種針對乳腺癌病理圖像的識別分類方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種針對乳腺癌病理圖像的識別分類方法與系統(tǒng)，包括：收集乳腺癌病理圖像并進行預(yù)處理，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取多尺度紋理特征，通過設(shè)計不同感受野大小的卷積核，捕捉乳腺組織的局部和全局紋理信息，獲得紋理特征；通過注意力機制對紋理特征進行自適應(yīng)加權(quán)，根據(jù)不同區(qū)域的重要程度動態(tài)調(diào)整特征權(quán)重，獲得關(guān)鍵紋理特征；基于關(guān)鍵紋理特征采用序列特征選擇算法篩選最優(yōu)紋理特征子集，通過迭代搜索和交叉驗證，獲得最具判別力的特征組合；根據(jù)特征組合構(gòu)建基于集成學(xué)習(xí)的識別分類模型，將待預(yù)測病理圖像輸入識別分類模型進行處理，獲得識別分類結(jié)果。本發(fā)明有效提高了乳腺癌病理圖像分類的準確性、可靠性和可解釋性。

本發(fā)明授權(quán)一種針對乳腺癌病理圖像的識別分類方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種針對乳腺癌病理圖像的識別分類方法，其特征在于，包括：收集乳腺癌病理圖像并進行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的乳腺癌病理圖像；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述預(yù)處理后的乳腺癌病理圖像的多尺度紋理特征，通過設(shè)計不同感受野大小的卷積核，捕捉乳腺組織的局部和全局紋理信息，獲得紋理特征；通過注意力機制對所述紋理特征進行自適應(yīng)加權(quán)，根據(jù)不同區(qū)域的重要程度動態(tài)調(diào)整特征權(quán)重，獲得關(guān)鍵紋理特征；基于所述關(guān)鍵紋理特征采用序列特征選擇算法篩選最優(yōu)紋理特征子集，通過迭代搜索和交叉驗證，獲得最具判別力的特征組合，具體地，采用序列特征選擇算法，通過迭代搜索的方式，從候選特征集合中選取若干特征組成特征子集；針對每個特征子集，采用交叉驗證的方法，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集；在訓(xùn)練集上訓(xùn)練乳腺癌分類模型，在測試集上評估模型的分類性能；通過比較不同特征子集對應(yīng)模型的分類性能，得到當前迭代下最優(yōu)的特征組合；判斷當前特征組合的性能是否優(yōu)于上一輪迭代，若是則更新最優(yōu)特征組合，否則保持不變；重復(fù)上述迭代搜索和交叉驗證的過程，直至達到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或性能提升幅度小于閾值時停止，確定最終的最優(yōu)特征子集；根據(jù)所述特征組合構(gòu)建基于集成學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖像的識別分類模型，將待預(yù)測病理圖像輸入所述識別分類模型進行處理，獲得識別分類結(jié)果。

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