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龍圖騰網恭喜上海商湯善萃醫療科技有限公司申請的專利模型訓練方法及圖像處理方法和相關裝置、設備、介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114445677B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210089853.1，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權模型訓練方法及圖像處理方法和相關裝置、設備、介質是由胡志強設計研發完成，并于2022-01-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法及圖像處理方法和相關裝置、設備、介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種模型訓練方法及圖像處理方法和相關裝置、設備、介質，其中，模型訓練方法包括：利用第一勾畫模型對第一樣本圖像進行勾畫，得到第一勾畫模型中第一目標網絡層輸出的第一樣本特征圖，并利用第二勾畫模型對第二樣本圖像進行勾畫，得到第二勾畫模型中第二目標網絡層輸出的第二樣本特征圖；利用配準模型對樣本圖像對進行分析，得到樣本形變參數；其中，樣本圖像對包括第一樣本圖像和第二樣本圖像；基于樣本形變參數，對第一樣本特征圖進行形變，得到形變樣本特征圖；基于形變樣本特征圖和第二樣本特征圖之間的差異，調整配準模型的網絡參數。上述方案，能夠提升圖像配準效果。

本發明授權模型訓練方法及圖像處理方法和相關裝置、設備、介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括：利用第一勾畫模型對第一樣本圖像進行勾畫，得到所述第一勾畫模型中第一目標網絡層輸出的第一樣本特征圖；利用第二勾畫模型對第二樣本圖像進行勾畫，得到所述第二勾畫模型中第二目標網絡層輸出的第二樣本特征圖；利用配準模型對樣本圖像對進行分析，得到樣本形變參數；其中，所述樣本圖像對包括所述第一樣本圖像和所述第二樣本圖像；基于所述樣本形變參數，對所述第一樣本特征圖進行形變，得到形變樣本特征圖；基于所述形變樣本特征圖和所述第二樣本特征圖之間的差異，調整所述配準模型的網絡參數；其中，所述方法還包括：選擇所述第一勾畫模型中若干網絡層分別作為所述第一目標網絡層，以及選擇所述第二勾畫模型中若干網絡層分別作為所述第二目標網絡層；選擇滿足預設條件的所述第一目標網絡層和所述第二目標網絡層進行組合，得到若干個網絡層組合；所述基于所述樣本形變參數，對所述第一樣本特征圖進行形變，得到形變樣本特征圖，包括：對于各個所述網絡層組合，利用所述樣本形變參數對所述網絡層組合中所述第一目標網絡層所輸出的第一樣本特征圖進行形變，得到與所述網絡層組合對應的形變樣本特征圖；以及所述基于所述形變樣本特征圖和所述第二樣本特征圖之間的差異，調整所述配準模型的網絡參數，包括：基于各個所述網絡層組合中所述第二目標網絡層所輸出的第二樣本特征圖和參考樣本特征圖之間的差異，調整所述配準模型的網絡參數；其中，所述參考樣本特征圖為與所述網絡層組合對應的形變樣本特征圖。

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