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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于域特征对齐迁移学习的医学影像自动分析方法及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：CN116824298B 。

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：202310769316.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于域特征对齐迁移学习的医学影像自动分析方法及系统是由顾运;张楚嫣设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域特征对齐迁移学习的医学影像自动分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于域特征对齐迁移学习的医学影像自动分析方法及系统，在目标医学图像数据集上，先按比例划分为训练集、验证集和测试集；首先利用不同预训练方法获取一组预训练神经网络模型，然后在目标域训练数据集上进行一代的微调训练，根据提出的迁移性指标筛选迁移性最高的预训练模型，再基于域特征对齐模块完成整个迁移学习步骤；利用测试集对迁移后神经网络模型进行测试。通过本发明，能够实现在迁移学习过程中，对一组预训练模型集，针对目标任务的可迁移性进行量化评价；可以在迁移过程中对预训练和目标神经网络模型中的特征沿通道进行对齐，充分提升迁移学习的效率，可广泛运用在各种医学图像数据集之间的迁移学习中。

本发明授权基于域特征对齐迁移学习的医学影像自动分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于域特征对齐迁移学习的医学影像自动分析方法，其特征在于，包括： 对于给定的源域图像训练集，搭建源域卷积神经网络模型，对所述源域卷积神经网络模型进行预训练，得到一组预训练模型； 对于给定的若干目标域医学CT图像，根据设定比例将所述图像划分为训练集、验证集和测试集，生成目标域数据集； 基于所述预训练模型的主干网络框架，根据目标医学自动分析任务搭建相应的目标域卷积神经网络模型，得到目标域模型； 对于所述目标域模型，依次利用一组预训练模型对其主干网络参数进行初始化，并采用所述目标域数据集中的训练集进行一代微调训练，得到一代微调目标域模型；基于预训练模型生成的源域特征和一代微调目标域模型生成的目标域特征沿通道分布的一致性计算可迁移性，并利用所述可迁移性作为度量筛选迁移性最高的一个预训练模型，即为针对目标医学自动分析任务性能最佳的一个预训练模型； 利用最佳的预训练模型的参数对所述目标域模型的主干网络参数进行初始化，然后利用所述目标域数据集中的训练集完成多代微调训练，实现在目标域上对该最佳的预训练模型的迁移学习，从而得到医学影像自动分析模型； 利用所述医学影像自动分析模型，在所述目标域数据集的测试集上完成对医学影像的自动分析； 所述目标域卷积神经网络模型具有跨域特征对齐和注意力机制的批归一化层； 所述基于所述预训练模型的主干网络框架，根据目标医学自动分析任务搭建相应的目标域卷积神经网络模型，包括： 对输入的医学CT图像进行预处理； 采用与预训练模型一致的主干网络框架，根据具体目标医学任务在主干网络上搭建顶层分类器，得到目标域模型主干网络； 在所述目标域模型主干网络的批归一化层中，计算源域特征和目标域特征沿通道分布的相似性，生成源域特征和目标域特征生成通道相关性矩阵，引入注意力机制进行通道校准，进而实现跨域特征对齐，得到目标域卷积神经网络模型。

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