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龍圖騰網獲悉清華大學申請的專利肺部影像分類方法、分類網絡確定方法及其裝置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：CN112733959B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202110090885.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權肺部影像分類方法、分類網絡確定方法及其裝置是由黃高;葛春江;宋士吉設計研發完成，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，建立肺部影像數據集；根據所述數據集中的圖片和標簽對完整的DenseNet網絡進行預訓練，確定第一部分網絡；根據所述第一部分網絡，提取所述數據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；根據所述數據集中圖片的圖像特征和對應的權重，訓練第一線性分類器，確定第二部分網絡；將所述第一部分網絡和所述第二部分網絡進行組合，確定為所述肺部影像分類網絡。

本發明授權肺部影像分類方法、分類網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，建立肺部影像數據集；所述標簽包括：正樣本標簽和負樣本標簽；根據所述數據集中的圖片和標簽對完整的DenseNet網絡進行預訓練，將預訓練后的DenseNet網絡除去全連接層后，確定為第一部分網絡；根據所述第一部分網絡，提取所述數據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；根據所述數據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絡；將所述第一部分網絡和所述第二部分網絡進行組合，確定為所述肺部影像分類網絡；其中，所述根據所述數據集中的圖片和標簽對完整的DenseNet網絡進行預訓練，包括：根據所述數據集中的圖片和標簽，使用隨機梯度下降算法對完整的DenseNet網絡進行訓練，直到DenseNet網絡的權重滿足預設的收斂條件；所述根據所述第一部分網絡，提取所述數據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：根據所述第一部分網絡，分別提取所述數據集中各圖片的圖像特征；根據各圖片的圖像特征，分別確定各圖片對應的偽特征；根據所述數據集中圖片的圖像特征和偽特征，訓練第二線性分類器；根據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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