深圳科亚医疗科技有限公司白军杰获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳科亚医疗科技有限公司申请的专利用于医学图像分析的标注高效学习的方法和系统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：CN114972729B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210252962.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权用于医学图像分析的标注高效学习的方法和系统是由白军杰;尹游兵;方正涵;郭新宇;王立伟设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于医学图像分析的标注高效学习的方法和系统在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了用于医学图像分析的标注高效学习的方法和系统。所述系统接收由图像获取装置获取的医学图像。所述系统还可以额外地包括至少一个处理器，所述处理器配置为应用所述学习模型以对所述医学图像执行图像分析任务。所述学习模型与误差估计器使用包括第一已标记图像集和第二未标记图像集的训练图像共同地训练。所述误差估计器配置为估计所述学习模型的与执行所述图像分析任务相关联的误差。
本发明授权用于医学图像分析的标注高效学习的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于使用学习模型分析医学图像的系统，包括： 通信接口，其配置为接收图像获取装置获取的医学图像；以及 至少一个处理器，其配置为应用所述学习模型以对所述医学图像执行图像分析任务，其中，所述学习模型与误差估计器使用包括第一已标记图像集和第二未标记图像集的训练图像共同地训练，其中，所述误差估计器配置为估计所述学习模型的与执行所述图像分析任务相关联的误差； 其中，所述至少一个处理器进一步配置为： 将所述误差估计器应用于所述医学图像，以估计所述学习模型对所述医学图像执行所述图像分析任务时的所述误差； 为了训练所述学习模型和所述误差估计器，所述至少一个处理器配置为： 使用所述第一已标记图像集训练所述学习模型的初始版本和误差估计器； 将所述误差估计器应用于所述第二未标记图像集以确定与所述未标记图像相关联的相应误差； 基于所述相应误差，从所述第二未标记图像集中确定第三已标记图像集；并且 使用所述第一已标记图像集和所述第三已标记图像集组合来训练所述学习模型的更新版本；并且 提供所述学习模型的所述更新版本以对所述医学图像执行所述图像分析任务。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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