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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种显微高光谱胆囊癌图像降维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：CN116778265B 。

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：202210217945.3，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种显微高光谱胆囊癌图像降维方法是由高红民;杨琪;朱敏;曹雪莹;李臣明设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种显微高光谱胆囊癌图像降维方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种显微高光谱胆囊癌图像降维方法，可以减少高光谱胆囊癌图像特征冗余性，从而高效提取高光谱胆囊癌图像的特征，显著提高癌变部位分类的精度，且降维效果较传统的PCA与LDA等降维方法相比，在高光谱胆囊癌图像分类上有明显的优势。传统的降维方法如PCA与LDA等是线性降维方法，会导致不同样本类别不可分。而基于超像素流形学习的高光谱胆囊癌图像降维方法，通过引入AWF滤波模块、流行学习PaCMAP模块、超像素模块、和核主成分分析模块，可以利用低维数据来有效地表达高维数据的特征，同时也压缩了数据量，更有利于信息的快速提取。

本发明授权一种显微高光谱胆囊癌图像降维方法在权利要求书中公布了：1.一种显微高光谱胆囊癌图像降维方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采用PaCMAP技术对高光谱影像的光谱维进行降维处理，将实验中的原始数据集的光谱维使用PaCMAP方法压缩至3维，在保留有效光谱信息的基础上大大减少数据量，从而达到减少训练时间的目的，之后通过AWF滤波器对上述降维数据进行滤波处理，起到平滑像素的效果； S2：基于设置的超像素分割数目，采用简单迭代线性聚类方法对上述滤波后数据进行分割，得到若干超像素块；对每个超像素块采用核主成分分析法进行降维，得到低维子空间低维特征； S3：这些低维图像块中的训练样本将会被输送到支持向量机模型中网络模型中，进行模型的训练； S4：待支持向量机经过样本训练之后，将测试样本输入到网络中进行测试样本的分类，并通过最大投票器产生最终分类标签； 所述步骤S1中流行学习PaCMAP提取特征的过程为： A1：在图中分别寻找一定数量的近程像素点对、中程像素点对及远程像素点对； A2：使用PCA初始化像素点对应的嵌入值； A3：分三个阶段将损失函数的函数值降至最低，并得到最终像素点对应的类别值。

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