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龍圖騰網恭喜深圳開遠科技有限公司申請的專利一種醫療圖像數據集的自適應圖像分類方法及系統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：CN119625441B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510156684.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種醫療圖像數據集的自適應圖像分類方法及系統是由寇立巖設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種醫療圖像數據集的自適應圖像分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像識別技術領域，尤其涉及一種醫療圖像數據集的自適應圖像分類方法及系統。所述方法包括以下步驟：獲取待分類醫療圖像數據集，并提取每張圖像的關鍵興趣區域，其中待分類醫療圖像數據集包括若干的X光醫療圖像和CT醫療圖像；根據關鍵興趣區域對待分類醫療圖像數據集進行頻域轉換，并分別分析待分類醫療圖像數據集中每張圖像的紋理細粒度，得到高頻紋理細粒度和低頻紋理細粒度；整合高頻紋理細粒度和低頻紋理細粒度作為第一分類特征點。本發明通過自適應圖像增強、紋理細粒度分析和對比度差異計算，提升了不同類型醫療圖像分類的準確性和適應性。

本發明授權一種醫療圖像數據集的自適應圖像分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種醫療圖像數據集的自適應圖像分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：獲取待分類醫療圖像數據集，并提取每張圖像的關鍵興趣區域，其中待分類醫療圖像數據集包括若干的X光醫療圖像和CT醫療圖像；步驟S2：根據關鍵興趣區域對待分類醫療圖像數據集進行頻域轉換，并分別分析待分類醫療圖像數據集中每張圖像的紋理細粒度，得到高頻紋理細粒度和低頻紋理細粒度；整合高頻紋理細粒度和低頻紋理細粒度作為第一分類特征點；步驟S3：基于預設的醫療病理圖像庫對每張圖像的關鍵興趣區域進行局部以及全局對比度差異計算，得到局部對比度差異數據和全局對比度差異數據；步驟S2包括以下步驟：步驟S21：對待分類醫療圖像數據集的關鍵興趣區域進行傅里葉變換，得到關鍵興趣區域的頻域轉換圖；步驟S22：基于閾值劃分關鍵興趣區域的頻域轉換圖，得到頻域轉換圖的高頻部分以及低頻部分；步驟S22包括以下步驟：采用2D方向性濾波器對頻域轉換圖的高頻部分以及低頻部分分別進行頻域方向的角度分布計算，得到高頻部分的頻域角度分布和低頻部分的頻域角度分布，其中計算公式如下： 其中，表示頻域中每個點的方向角度，為頻域的復數頻率分量，為圖像在水平方向上的頻率分量，為圖像在垂直方向上的頻率分量；采用Gabor濾波器對頻域轉換圖的高頻部分以及低頻部分分別進行紋理信息分析，得到高頻部分的紋理信息和低頻部分的紋理信息，其中計算公式如下： 其中，表示紋理信息，為區域的采樣點數，為區域均值，為第個頻域的復數頻率分量，為第個圖像在水平方向上的頻率分量，為第個圖像在垂直方向上的頻率分量；整合高頻部分的頻域角度分布和高頻部分的紋理信息為高頻紋理細粒度，并整合低頻部分的頻域角度分布和低頻部分的紋理信息為低頻紋理細粒度；步驟S23：對頻域轉換圖的高頻部分以及低頻部分分別進行細粒度紋理分析，得到高頻紋理細粒度和低頻紋理細粒度；步驟S24：基于高頻部分的細粒度紋理數據和低頻部分的細粒度紋理數據進行差異值計算，并通過計算得到的差異值篩選出關鍵興趣區域的紋理特征差異點作為第一分類特征點；步驟S4：利用局部對比度差異數據和全局對比度差異數據設計自適應圖像增強函數，并根據自適應圖像增強函數對每張圖像的關鍵興趣區域進行圖像特征強化，生成強化特征后的關鍵興趣區域；步驟S5：基于第一分類特征點分析強化特征后的關鍵興趣區域的紋理褶皺密度，并將計算的關鍵興趣區域的紋理褶皺密度作為第二分類特征點；步驟S6：通過第一分類特征點和第二分類特征點對待分類醫療圖像數據集中的圖像進行圖像分類，從而得到X光醫療圖像和CT醫療圖像的分類結果。

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