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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种负样本引导的自蒸馏病理图像分析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：CN115482232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211192738.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种负样本引导的自蒸馏病理图像分析方法是由骆潇原;宋志坚;王满宁设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种负样本引导的自蒸馏病理图像分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种负样本引导的自蒸馏病理图像分析方法，包括：对整张病理图像进行预处理，得到第一分类视图和第二分类视图；构建第一分类网络和第二分类网络，基于第一分类视图对第一分类网络进行自蒸馏学习训练，得到第一预测结果；通过第一预测结果和第二分类视图训练第二分类网络，分别得到第一损失函数和第二损失函数；基于第一损失函数和第二损失函数优化第二分类网络的参数，并同时更新第一分类网络的参数，得到训练好的第一分类网络和第二分类网络；通过训练好的第二分类网络，进行病理图像分析，得到分析结果。本发明方法与国际上现有方法相比有更好的准确率和模型可解释性，具备提高临床诊断效率和准确率的潜在价值。

本发明授权一种负样本引导的自蒸馏病理图像分析方法在权利要求书中公布了：1.一种负样本引导的自蒸馏病理图像分析方法，其特征在于，包括： 对整张病理图像进行预处理，得到第一分类视图和第二分类视图； 构建第一分类网络和第二分类网络，基于所述第一分类视图对所述第一分类网络进行自蒸馏学习训练，得到第一预测结果； 通过所述第一预测结果和所述第二分类视图训练所述第二分类网络，分别得到第一损失函数和第二损失函数； 基于所述第一损失函数和所述第二损失函数优化所述第二分类网络的参数，并同时更新所述第一分类网络的参数，得到训练好的第一分类网络和第二分类网络； 通过所述训练好的第二分类网络，进行病理图像分析，得到分析结果； 所述第一分类网络和所述第二分类网络分别包括一个编码器和一个分类头部网络，所述第一分类网络的参数与所述第二分类网络的参数不同； 基于所述第一分类视图训练所述第一分类网络，包括： 将所述第一分类视图中的局部切片输入到所述第一分类网络中进行自蒸馏训练， 输出所述第一预测结果，将所述第一预测结果作为所述局部切片的伪标签： 其中，代表数据增强操作，代表第一分类网络； 得到所述第一损失函数，包括： 将所述第一预测结果输入到所述第二分类网络中进行训练，获得第一输出结果，并计 算所述第一输出结果与伪标签的交叉熵，得到第一损失函数： 其中，代表第二分类网络； 得到所述第二损失函数，包括： 将所述第二分类视图输入到所述第二分类网络中进行训练，获得第二输出结果，计算 所述第二输出结果和所述第二分类视图的交叉熵，得到第二损失函数： 其中，代表阴性的局部切片。

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