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龙图腾网获悉皇家飞利浦有限公司申请的专利针对用于自动病理检测的神经网络的多任务深度学习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：CN114026656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202080047136.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权针对用于自动病理检测的神经网络的多任务深度学习方法是由A·格罗特;A·扎尔巴赫;I·M·巴尔特鲁沙特;J·冯贝格;M·格拉斯设计研发完成，并于2020-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对用于自动病理检测的神经网络的多任务深度学习方法在说明书摘要公布了：一种针对用于自动病理检测的神经网络的多任务深度学习方法，包括以下步骤：接收S1用于第一图像识别任务的第一图像数据I；接收S2用于第二图像识别任务的第二图像数据V；其中，所述第一图像数据I为第一数据类型，所述第二影像数据V为第二数据类型，所述第二数据类型不同于所述第一数据类型；通过对所述第一图像数据I进行标注来确定S3第一经标注图像数据IL，通过对所述第二图像数据V进行合成和标注来确定第二合成经标注图像数据ISL；基于接收到的第一图像数据I、接收到的第二图像数据V、所确定的第一经标注图像数据IL和所确定的第二经标注合成图像数据ISL来训练S4所述神经网络；其中，所述第一图像识别任务和所述第二图像识别任务与以下的相同的解剖区域有关，其中，相应的图像数据取自要在相应的图像数据中识别的相同病理和或与要在相应的图像数据中识别的相同解剖病理有关。

本发明授权针对用于自动病理检测的神经网络的多任务深度学习方法在权利要求书中公布了：1.一种针对用于自动病理检测的神经网络的多任务深度学习方法，包括以下步骤： 接收S1用于第一图像识别任务的第一图像数据I； 接收S2用于第二图像识别任务的第二图像数据V； 其中，所述第一图像数据I为第一数据类型，并且所述第二图像数据V为第二数据类型，所述第二数据类型不同于所述第一数据类型； 通过对所述第一图像数据I进行标注来确定S3第一经标注图像数据IL，并且通过对所述第二图像数据V进行合成和标注来确定第二经标注合成图像数据ISL； 基于接收到的第一图像数据I、接收到的第二图像数据V、所确定的第一经标注图像数据IL和所确定的第二经标注合成图像数据ISL来训练S4所述神经网络； 其中，所述第一图像识别任务和所述第二图像识别任务与相同的解剖区域有关，在所述解剖区域中，相应的图像数据取自要在相应的图像数据中识别的相同病理和或与要在相应的图像数据中识别的相同病理有关。

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皇家飞利浦有限公司，其通讯地址为：荷兰艾恩德霍芬；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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