中国人民解放军总医院第七医学中心周书婷获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第七医学中心申请的专利一种基于深度学习的宫颈病变分级判别方法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：CN120411074B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510873272.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的宫颈病变分级判别方法是由周书婷;杨雯;吴鸿雁设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的宫颈病变分级判别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的宫颈病变分级判别方法，包括：采集的宫颈图像获得若干病变表征区域；分析不规则程度和边缘骤变程度，获得每个病变表征区域的反光干扰指数；划分获得每个病变表征区域中的内部闭合区域；分析管状表现情况获得血液形状弥散度；根据灰度均匀性得到血液窝积表现度；根据血液形状弥散度和血液窝积表现度，获取每个病变表征区域的血液干扰指数；构建每个病变表征区域的多维特征向量；训练深度学习模型进行宫颈病变分级判断。本发明旨在解决深度学习训练宫颈病变分级判别模型时，宫颈图像的反光和血液干扰对训练结果的误差问题，达到提高模型识别准确度的目的。
本发明授权一种基于深度学习的宫颈病变分级判别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的宫颈病变分级判别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 对采集的宫颈图像进行划分后筛选，获得若干病变表征区域； 选取各病变表征区域中的每个高亮部分，作为各病变表征区域中的各待判定高亮区域； 在每个病变表征区域中，分析每个待判定高亮区域满足反光干扰的不规则程度和边缘骤变程度，获得每个病变表征区域的反光干扰指数； 利用闭合纹理对每个病变表征区域进行划分，获得每个病变表征区域中的内部闭合区域； 在每个病变表征区域中，分析每个内部闭合区域的管状表现情况，获得每个内部闭合区域的血液形状弥散度；根据每个内部闭合区域的灰度均匀性，得到每个内部闭合区域的血液窝积表现度；根据每个病变表征区域中所有内部闭合区域的血液形状弥散度和血液窝积表现度，获取每个病变表征区域的血液干扰指数； 根据每个病变表征区域的血液干扰指数和反光干扰指数，构建每个病变表征区域的多维特征向量； 以所述多维特征向量训练深度学习模型，进行宫颈病变分级判断。
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