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龙图腾网获悉上海联影智能医疗科技有限公司申请的专利图像分类方法、存储介质和程序产品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：CN115063637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202210840875.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类方法、存储介质和程序产品是由陈磊;刘爱娥;薛忠设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类方法、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像分类方法、存储介质和程序产品。所述方法包括：根据获取的待测部位在不同体位下的医学图像，确定各体位下的医学图像中的病灶区域对应的第一目标分割图像和第二目标分割图像；所述第一目标分割图像中包括的病灶区域为第一形状的病灶区域，所述第二目标分割图像中包括的病灶区域为第二形状的病灶区域；根据各所述体位下的第一目标分割图像和第二目标分割图像，以及预设的神经网络模型对所述病灶区域的类别进行识别，确定所述病灶区域的目标类别。采用本方法能够节省人力成本和节省分类时间。

本发明授权图像分类方法、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种乳腺图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 根据获取的乳腺待测部位在不同体位下的医学图像，确定CC轴位和MLO内斜位体位下的医学图像中的病灶区域对应的第一目标分割图像和第二目标分割图像；所述第一目标分割图像中包括的病灶区域为第一形状的病灶区域，所述第二目标分割图像中包括的病灶区域为第二形状的病灶区域，所述第一形状的病灶区域指的是分割图像中的病灶区域为云片状的病灶，所述第二形状的病灶区域指的是分割图像中的病灶区域为星点形状的病灶，所述第一目标分割图像是根据预设的第一分割模型得到的，所述第二目标分割图像是根据预设的第二分割模型得到的； 将所述CC轴位和所述MLO内斜位体位下的所述第一目标分割图像和所述第二目标分割图像输入至第一分类网络中进行分类，确定各目标分割图像中的所述病灶区域对应的特征图和初始类别； 根据所述CC轴位体位下的所述第一目标分割图像和所述第二目标分割图像，确定各目标分割图像中的所述病灶区域对应的量化特征；所述量化特征用于表征所述病灶区域的分布情况；所述CC轴位体位下的所述第一目标分割图像中的所述病灶区域对应的量化特征包括形状特征、像素级统计特征、纹理特征，所述CC轴位体位下的所述第二目标分割图像中的所述病灶区域对应的量化特征包括分布特征、像素级统计特征； 根据所述MLO内斜位体位下的所述第一目标分割图像和所述第二目标分割图像，确定各目标分割图像中的所述病灶区域对应的量化特征；所述量化特征用于表征所述病灶区域的分布情况；所述MLO内斜位体位下的所述第一目标分割图像中的所述病灶区域对应的量化特征包括形状特征、像素级统计特征、纹理特征，所述MLO内斜位体位下的所述第二目标分割图像中的所述病灶区域对应的量化特征包括分布特征、像素级统计特征； 根据各目标分割图像中的所述病灶区域对应的量化特征、各目标分割图像中的所述病灶区域对应的特征图和初始类别，以及第二分类网络，确定所述病灶区域的目标类别。

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