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龍圖騰網恭喜深圳大學申請的專利一種乳腺腫瘤檢測模型的訓練方法及乳腺腫瘤檢測方法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：CN114004806B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202111274007.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種乳腺腫瘤檢測模型的訓練方法及乳腺腫瘤檢測方法是由倪東;俞俊雄;陳超宇;王毅;楊鑫;陶星設計研發完成，并于2021-10-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種乳腺腫瘤檢測模型的訓練方法及乳腺腫瘤檢測方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種乳腺腫瘤檢測模型的訓練方法及乳腺腫瘤檢測方法，方法包括控制特征模塊確定訓練乳腺圖像的若干第一特征圖；控制金字塔模塊基于若干第一特征圖確定若干第二特圖；控制預測模塊基于若干第二特征圖確定正樣本集和負樣本集并基于正樣本集和負樣本集確定損失函數；基于損失函數訓練待訓練的乳腺腫瘤檢測模型以得到乳腺腫瘤檢測模型。本申請采用三維網絡模型作為乳腺腫瘤檢測模型，使得乳腺腫瘤檢測模型學習全自動乳腺超聲圖像的全局空間信息，提高病灶區域檢測的準確性。同時，本申請采用自適應閾值來選取正樣本和負樣本，保證所有的正樣本都在標注區域周圍，獲取更具代表性的正樣本，以提高乳腺腫瘤檢測模型的模型性能。

本發明授權一種乳腺腫瘤檢測模型的訓練方法及乳腺腫瘤檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種乳腺腫瘤檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述乳腺腫瘤檢測模型為三維網絡模型，并且其包括特征模塊、金字塔模塊以及預測模塊，所述的訓練方法包括：將第一訓練樣本集中的訓練乳腺圖像輸入特征模塊，通過特征模塊確定所述訓練乳腺圖像對應的若干第一特征圖；將若干第一特征圖輸入金字塔模塊，通過所述金字塔模塊確定若干第二特征圖；將若干第二特征圖輸入預測模塊，通過預測模塊確定所述訓練乳腺圖像對應的正樣本集和負樣本集，并基于所述正樣本集和所述負樣本集確定損失函數，其中，所述正樣本集和負樣本集為基于自適應閾值對各第二特征圖中的錨點框劃分得到的，自適應閾值為基于若干第二特征圖確定的；基于所述損失函數訓練待訓練的乳腺腫瘤檢測模型，以得到乳腺腫瘤檢測模型；其中，所述通過預測模塊確定所述訓練乳腺圖像對應的正樣本集和負樣本集具體包括：控制預測模塊確定各第二特征圖各自對應的候選正樣本集，其中，所述候選正樣本集中包括若干錨點框；分別計算各候選正樣本集中的各候選正樣本與所述訓練乳腺圖像對應的各病灶區域的第一IoU值，以及各第二特征圖中的錨點框與所述訓練乳腺圖像對應的各病灶區域的第二IoU值；計算獲取到的所有第一IoU值的均值和方差，并根據所述均值和方差確定自適應閾值；將第二IoU值大于自適應閾值的錨點框作為正樣本，將第二IoU值小于或者等于自適應閾值的錨點框作為負樣本，以得到正樣本集和負樣本集。

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