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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种胸部X光片多标签计算机辅助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：CN115861198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211473779.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种胸部X光片多标签计算机辅助分类方法是由孙泽轩;宋志坚;王满宁设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胸部X光片多标签计算机辅助分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种胸部X光片多标签计算机辅助分类方法，本发明属于图像处理领域，包括：获取医学影像的历史影像特征及对应若个标签，其中医学影像包括胸部X光片；构建解码网络，其中网络包括若干解码器，所述解码器采用transformer解码器，基于若干标签及历史影像特征，通过不对称损失和余弦相似度损失对所述解码网络进行训练更新，得到训练好的解码网络；获取影像特征，通过训练好的解码网络对影像特征进行识别，得到解码器输出结果：对所述解码器输出结果进行分类，得到分类结果。本发明提供的分类模型过程简单，比对的准确性可靠，计算机辅助检测可节省时间节约费用，大大降低医生工作压力并提高的准确性。

本发明授权一种胸部X光片多标签计算机辅助分类方法在权利要求书中公布了：1.一种胸部X光片多标签计算机辅助分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取医学影像的历史影像特征及对应若干标签，其中医学影像包括胸部X光片； 构建解码网络，其中所述解码网络包括若干解码器，所述解码器采用transformer解码器，基于若干标签及历史影像特征，通过不对称损失和余弦相似度损失对所述解码网络进行训练更新，得到训练好的解码网络； 构建解码网络包括：基于每个标签得到不同的标签嵌入；利用所述标签嵌入作为所述transformer解码器的查询向量；基于所述transformer解码器中注意力机制，利用所述查询向量得到不同标签在所述胸部X光片图像的不同位置； 解码网络训练包括： 通过不同的γ值来改变loss对正样本和负样本的敏感程度，基于所述各标签的置信度，计算损失值，所述损失值计算公式如下： 其中，K是标签总数，是指图像第k个标签的二进制真值，通过对batch中的所有样本上的损失求平均值来计算总损失，并且使用随机梯度下降法进行优化，L表示损失值，是模型输出第k个标签的置信度，是正样本的衰减率，是负样本的衰减率； 获取影像特征，通过训练好的解码网络对影像特征进行识别，得到解码器输出结果； 对所述解码器输出结果进行分类，得到分类结果。

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