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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种肺结核CT图像分类方法、系统、设备及存储介质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：CN116778219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310361392.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种肺结核CT图像分类方法、系统、设备及存储介质是由李文军;吴旭辉;邝利丹;梁伟军;杨红忠设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺结核CT图像分类方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肺结核CT图像分类方法、系统、设备及存储介质，包括基于MaskRCNN模型构建初始肺结核CT图像分类模型：将有标注肺结核CT图像数据集输入初始肺结核CT图像分类模型进行训练，得到第一个RPN网络的多任务损失值，第一预测的多任务损失值与第一肺结核CT图像分类模型，若第一个RPN网络的多任务损失值和第一预测的多任务损失值达到预设值，将第一肺结核CT图像分类模型作为训练好的肺结核CT图像分类模型；若未达到预设值，则根据第一个RPN网络的多任务损失值和第一预测的多任务损失值更新第一训练参数，依次类推，直至得到待预测图像的肺结核CT图像分类结果，提高了对肺结核传染性的分类效率和分类准确率。

本发明授权一种肺结核CT图像分类方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种肺结核CT图像分类方法，其特征在于，所述肺结核CT图像分类方法包括： 获取有标注肺结核CT图像数据集和待预测图像； 基于MaskRCNN模型构建初始肺结核CT图像分类模型； 获取所述初始肺结核CT图像分类模型的第一训练参数； 将所述有标注肺结核CT图像数据集输入所述初始肺结核CT图像分类模型进行训练，得到第一个RPN网络的多任务损失值，第一预测的多任务损失值与第一肺结核CT图像分类模型； 若所述第一个RPN网络的多任务损失值和所述第一预测的多任务损失值达到预设值，将所述第一肺结核CT图像分类模型作为训练好的肺结核CT图像分类模型；若所述第一个RPN网络的多任务损失值和所述第一预测的多任务损失值未达到预设值，则根据所述第一个RPN网络的多任务损失值和所述第一预测的多任务损失值更新所述第一训练参数，得到第二训练参数，根据所述第二训练参数与所述有标注肺结核CT图像数据集训练所述第一肺结核CT图像分类模型，得到第二个RPN网络的多任务损失值，第二预测的多任务损失值与第二肺结核CT图像分类模型； 若所述第二个RPN网络的多任务损失值和所述第二预测的多任务损失值达到预设值，将所述第二肺结核CT图像分类模型作为所述训练好的肺结核CT图像分类模型；若所述第二个RPN网络的多任务损失值和所述第二预测的多任务损失值未达到预设值，则根据所述第二个RPN网络的多任务损失值和所述第二预测的多任务损失值更新所述第二训练参数，得到第三训练参数，依次类推，直至迭代次数达到预先设置的最大迭代次数或迭代得到的RPN网络的多任务损失值和预测的多任务损失值达到预设值，得到所述训练好的肺结核CT图像分类模型； 将所述待预测图像输入所述训练好的肺结核CT图像分类模型，得到所述待预测图像的肺结核CT图像分类结果。

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