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龙图腾网获悉河海大学;玖壹叁陆零医学科技南京有限公司申请的专利一种基于虚拟对抗训练网络的半监督宫颈癌图像分类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：CN115937190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211711731.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于虚拟对抗训练网络的半监督宫颈癌图像分类方法是由胡鹤轩;杨天金;黄倩;胡强;巫义锐;张晔;狄峰;胡震云;周晓军;沈勤;吕京澴设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟对抗训练网络的半监督宫颈癌图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于虚拟对抗训练网络的半监督宫颈癌图像分类方法，包括：收集宫颈癌图像数据集，得到用于半监督网络的训练数据集和测试数据集；对训练数据集中标注和未标注的宫颈癌图像进行数据增强，包括对宫颈癌图像进行平移变换、旋转变换、缩放变换；搭建主干网络，包括AlexNet和混合注意力机制；搭建虚拟对抗训练网络，采用给定的输入并且增加扰动，模型给出不同的输出；模型因扰动对灵敏度进行处罚；宫颈癌图像通过虚拟对抗训练网络得到相关的特征并送入分类器进行分类，最终对测试的宫颈癌图像输出所属类别。本发明可充分利用已标注数据以及未标注数据，通过模型进行分类，从而辅助医生更好的诊断和治疗。

本发明授权一种基于虚拟对抗训练网络的半监督宫颈癌图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟对抗训练网络的半监督宫颈癌图像分类方法，其特征在于，所述的虚拟对抗训练网络包含一个主干网络和虚拟对抗训练模块，所述方法包括以下步骤： 步骤1、收集宫颈癌图像的数据集，包含以下宫颈癌图像：高核质比形态符合HSIL标准的细胞、HSIL或SCC中的异常角化细胞、HSIL或SCC中的异常裸核、挖空细胞、形态符合LSIL标准的非挖空细胞、异常腺细胞、异常化生细胞、正常裸核、正常中表层细胞、病原微生物细胞、正常副基底层细胞、正常颈管细胞、正常子宫内膜腺细胞、典型鳞状上皮化生细胞、典型角化不全细胞，并由相关专家对宫颈癌图像进行标注，并选取了30％的宫颈癌的图像将标注隐去或选取未标注的宫颈癌图像，最终得到用于半监督网络的训练数据集和测试数据集； 步骤2、对训练数据集中标注和未标注的宫颈癌图像进行数据增强，包括对宫颈癌图像进行平移变换如公式1和旋转变换如公式2，缩放变换如公式3，以增加数据集的大小： 其中x,y,w为像素点，α为旋转角度； 步骤3、搭建主干网络，其结构包括AlexNet和混合注意力机制，即：在AlexNet的基础上添加注意力机制对宫颈癌图像特征进行校正，校正后保留了有价值的宫颈癌图像特征，其中注意力机制操作,包括以下操作：squeeze类全局平均池化、excitation两次全连接； 步骤4、搭建虚拟对抗训练网络：采用成对的数据点，这些数据点在输入空间中非常接近，但在模型输出空间中非常遥远；然后训练模型以使它们的输出彼此接近；为此，采用给定的输入并且增加扰动，模型给出不同的输出；然后，模型因扰动对灵敏度进行处罚；由此构建一个完整的虚拟对抗训练网络； 步骤5、宫颈癌图像通过虚拟对抗训练网络得到相关的特征，再将特征送入分类器中进行分类，最终对测试的宫颈癌图像输出所属类别。

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