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龙图腾网获悉安庆师范大学申请的专利一种乳腺肿瘤图像处理方法、装置、介质和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411861501.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种乳腺肿瘤图像处理方法、装置、介质和设备是由张亮亮;尚恩赐;汪显杨;王朕朕;郑航;汤庆丰;郑馨设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乳腺肿瘤图像处理方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种乳腺肿瘤图像处理方法、装置、介质和设备，涉及图像处理技术领域。包括：构建包括依次连接特征提取模块、拼接层和分类层的网络模型，特征提取模块包括并行的深层特征提取分支和浅层特征提取分支；深层特征提取分支使用第一可训练权重系数将乳腺肿瘤图像映射为深度特征向量；浅层特征提取分支使用非训练特征提取方法提取乳腺肿瘤图像的低级特征向量；拼接层用于将深层特征提取分支输出的深度特征向量和浅层特征提取分支输出的低级特征向量拼接为融合特征；分类层使用第二可训练权重系数将融合特征映射为图像分类标签。获得的端对端的乳腺肿瘤图像分类模型避免了由于各步骤分割造成的误差逐步放大。

本发明授权一种乳腺肿瘤图像处理方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种乳腺肿瘤图像处理方法，其特征在于，包括： 构建包括依次连接特征提取模块、拼接层和分类层的网络模型，所述特征 提取模块包括并行的深层特征提取分支和浅层特征提取分支；所述深层特征提 取分支使用第一可训练权重系数将乳腺肿瘤图像映射为深度特征向量；所述浅 层特征提取分支使用非训练特征提取方法提取乳腺肿瘤图像的低级特征向量； 所述拼接层用于将深层特征提取分支输出的深度特征向量和浅层特征提取分支 输出的低级特征向量拼接为融合特征；所述分类层使用第二可训练权重系数将 融合特征映射为图像分类标签； 在所述浅层特征提取分支使用非训练特征提取方法提取乳腺肿瘤图像的低级特征向量之前，使用图像分割算法或者目标标记算法提取乳腺肿瘤图像中的乳腺肿瘤区域；在提取乳腺肿瘤图像中的乳腺肿瘤区域之后，浅层特征提取分支使用非训练特征提取方法计算乳腺肿瘤区域的球形度、区域熵、周长和延伸率，以获得维度为4的浅层特征向量； 所述浅层特征提取分支的输出端连接有四个连续的全连接层，所述四个连续的全连接层通过引入第三可训练权重系数，将维度为4的浅层特征向量重新映射为维度为64的新浅层特征向量； 采集乳腺肿瘤图像和对应的真实分类标签以构建数据集，将数据集中的乳 腺肿瘤图像输入到所述网络模型中，以网络模型输出的预测分类标签和真实分 类标签误差最小化为优化目标，通过对所述网络模型中的第一可训练权重系数 和第二可训练权重系数进行优化迭代，获得使得优化目标最优的最优第一可训 练权重系数和最优第二可训练权重系数，基于最优第一可训练权重系数和最优 第二可训练权重系数获得乳腺肿瘤图像分类模型； 使用乳腺肿瘤图像分类模型对乳腺肿瘤图像进行处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安庆师范大学，其通讯地址为：246133 安徽省安庆市菱湖南路128号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。