泰安市中心医院;上海理工大学谢元忠获国家专利权
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龙图腾网获悉泰安市中心医院;上海理工大学申请的专利一种基于分型辅助信息的乳腺图像分类方法及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：CN115131628B 。
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：202210773314.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于分型辅助信息的乳腺图像分类方法及设备是由谢元忠;聂生东;孙榕;李秀娟设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于分型辅助信息的乳腺图像分类方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于分型辅助信息的乳腺图像分类方法及设备，用于确定待分类图像的组织学分级，所述方法包括以下步骤：获取待分类图像，对所述待分类图像进行预处理；将经预处理的待分类图像拆分为多个序列数据，分别作为不同分类模型的输入，融合各分类模型的分类结果，获得最终分类标签；其中，所述分类模型包括主网络和基于分子分型辅助信息向量的辅助监督分支，所述主网络包括多尺度特征提取层，所述辅助监督分支对不同尺度特征提取层的中间输出特征进行调整处理，所述主网络和辅助监督分支的输出结果加权融合后形成所述分类模型的分类结果。与现有技术相比，本发明具有准确率高、效率高等优点。
本发明授权一种基于分型辅助信息的乳腺图像分类方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于分型辅助信息的乳腺图像分类方法，其特征在于，用于确定待分类图像的组织学分级，该方法包括以下步骤： 获取待分类图像，对所述待分类图像进行预处理； 将经预处理的待分类图像拆分为多个序列数据，分别作为不同分类模型的输入，融合各分类模型的分类结果，获得最终分类标签； 其中，所述分类模型包括主网络和基于分子分型辅助信息向量的辅助监督分支，所述主网络包括多尺度特征提取层，所述辅助监督分支对不同尺度特征提取层的中间输出特征进行调整处理，所述主网络和辅助监督分支的输出结果加权融合后形成所述分类模型的分类结果； 所述主网络基于二维卷积神经网络模型构建，包括基于八度卷积的卷积后激活块、同时具有SEnet和SKnet激励的多个主模块以及含有不同空洞率的空洞卷积层的Dense-ASP3模块，多个所述主模块形成所述多尺度特征提取层； 所述辅助监督分支包括多个分别连接不同尺度特征提取层的GAP全局平均池化层和MSattention模块。
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泰安市中心医院;上海理工大学，其通讯地址为：271099 山东省泰安市龙潭路29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”。
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