上海工程技术大学鲍其卫获国家专利权
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龙图腾网获悉上海工程技术大学申请的专利基于正类实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备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：CN116030319B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310061910.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于正类实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备是由鲍其卫;韩华;黄丽设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于正类实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于正类实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备，所述方法包括如下步骤：针对预处理后的医学影像数据集，划分为正类子集和负类子集，针对负类子集中的各个特征，设置特征的最大值上限和特征最小值下限作为特征边界；通过为每个特征随机生成介于最大值上限和特征最小值下限间的值，在特征边界内合成正类实例，对新合成的正类实例进行更新使其分布在正类实例空间中；将更新后的正类实例转换到原始空间中，完成过采样。与现有技术相比，本发明可以对高不平衡、极端不平衡和绝对不平衡数据进行适当的处理，使用具有正类和负类的合成过采样来生成多样且适应性强的合成实例，对于多类不平衡问题也有良好的表现。
本发明授权基于正类实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于正类实例合成的医学影像数据集过采样方法，其特征在于，包括如下步骤： 针对预处理后的医学影像数据集，划分为正类子集和负类子集，针对所述负类子集中的各个特征，设置特征的最大值上限和特征最小值下限作为特征边界； 通过为每个特征随机生成介于所述特征的最大值上限和特征最小值下限间的值，在所述特征边界内合成正类实例，对新合成的所述正类实例进行更新使其分布在正类实例空间中； 将更新后的正类实例转换到原始空间中，完成过采样， 预处理后的数据集的获取包括如下步骤： 获取真实的医学影像不平衡数据集，针对所述不平衡数据集进行降维处理，获取降维后的数据集； 针对所述降维后的数据集，通过规范化处理获取所述预处理后的数据集， 对新合成的正类实例进行更新使其分布在正类实例空间中采用下式实现： 式中，表示更新后生成的实例，S表示更新前的生成的实例，dir是生成的实例到负类邻域的方向矢量，m表示负类到生成实例之间的距离。
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