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龍圖騰網(wǎng)獲悉清華大學申請的專利肺部影像分類方法、分類網(wǎng)絡確定方法及其裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112733959B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202110090885.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權肺部影像分類方法、分類網(wǎng)絡確定方法及其裝置是由黃高;葛春江;宋士吉設計研發(fā)完成，并于2021-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本肺部影像分類方法、分類網(wǎng)絡確定方法及其裝置在說明書摘要公布了：本文公開了一種肺部影像分類網(wǎng)絡的確定方法、裝置和存儲介質，以及肺部影像分類方法、裝置和存儲介質。其中，所述肺部影像分類網(wǎng)絡的確定方法，包括，獲取帶有標簽的肺部影像圖片，建立肺部影像數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中的圖片和標簽對完整的DenseNet網(wǎng)絡進行預訓練，確定第一部分網(wǎng)絡；根據(jù)所述第一部分網(wǎng)絡，提取所述數(shù)據(jù)集中各圖片的圖像特征，對所述圖像特征消除共線性，確定各圖像特征的權重；根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中圖片的圖像特征和對應的權重，訓練第一線性分類器，確定第二部分網(wǎng)絡；將所述第一部分網(wǎng)絡和所述第二部分網(wǎng)絡進行組合，確定為所述肺部影像分類網(wǎng)絡。

本發(fā)明授權肺部影像分類方法、分類網(wǎng)絡確定方法及其裝置在權利要求書中公布了：1.一種肺部影像分類網(wǎng)絡的確定方法，其特征在于，包括，獲取帶有標簽的肺部影像圖片，建立肺部影像數(shù)據(jù)集；所述標簽包括：正樣本標簽和負樣本標簽；根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中的圖片和標簽對完整的DenseNet網(wǎng)絡進行預訓練，將預訓練后的DenseNet網(wǎng)絡除去全連接層后，確定為第一部分網(wǎng)絡；根據(jù)所述第一部分網(wǎng)絡，提取所述數(shù)據(jù)集中各圖片的圖像特征，對所述圖像特征消除共線性，確定各圖像特征的權重；根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中圖片的圖像特征和對應的權重，訓練第一線性分類器，將訓練后的第一線性分類器確定為第二部分網(wǎng)絡；將所述第一部分網(wǎng)絡和所述第二部分網(wǎng)絡進行組合，確定為所述肺部影像分類網(wǎng)絡；其中，所述根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中的圖片和標簽對完整的DenseNet網(wǎng)絡進行預訓練，包括：根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中的圖片和標簽，使用隨機梯度下降算法對完整的DenseNet網(wǎng)絡進行訓練，直到DenseNet網(wǎng)絡的權重滿足預設的收斂條件；所述根據(jù)所述第一部分網(wǎng)絡，提取所述數(shù)據(jù)集中各圖片的圖像特征，對所述圖像特征消除共線性，確定各圖像特征的權重，包括：根據(jù)所述第一部分網(wǎng)絡，分別提取所述數(shù)據(jù)集中各圖片的圖像特征；根據(jù)各圖片的圖像特征，分別確定各圖片對應的偽特征；根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中圖片的圖像特征和偽特征，訓練第二線性分類器；根據(jù)訓練好的第二線性分類器分別確定各圖片的正樣本概率和負樣本概率；根據(jù)各圖片的正樣本概率和負樣本概率確定各圖像特征的權重；其中，每一個圖像特征的權重等于歸屬圖片的正樣本概率和負樣本概率的比值。

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