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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种面向医疗图像处理的医疗机构协作关系识别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：CN115714005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211477561.1，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权一种面向医疗图像处理的医疗机构协作关系识别方法是由王魏;丁姝设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向医疗图像处理的医疗机构协作关系识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向医疗图像处理的医疗机构协作关系识别方法，收集各个医疗机构用于医疗图像处理所需要的训练数据；计算多个医疗机构中每两个医疗机构之间的贡献度，根据贡献度构建多个医疗机构各自的贡献度向量，将多个医疗机构划分成若干个小组；本发明能够自适应的将具有相似协作伙伴的医疗机构进行分组构建医疗图像处理模型，以充分挖掘多机构数据的潜能和深层价值，使得各个机构都能受益于他方机构不同数据带来的增益，从而学习到泛化能力较强的优质医疗图像处理模型；本发明通过标记不满足预设条件的医疗机构，使得通过分组构建的模型与具有最优性能的个性化模型性能相当，而本发明的计算开销远小于训练个性化模型需要的计算开销。

本发明授权一种面向医疗图像处理的医疗机构协作关系识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向医疗图像处理的医疗机构协作关系识别方法，其特征在于，包括以下如下内容： 一收集多个医疗机构用于医疗图像分类处理所需要的训练数据，将所述训练数据作为相应医疗机构的源数据集，确定相应医疗机构各自的源数据集包含的样本数量以及统计信息； 二根据所述多个医疗机构各自的源数据集、所述多个医疗机构各自的源数据集包含的样本数量以及统计信息，计算所述多个医疗机构中每两个医疗机构之间的贡献度，对于所述多个医疗机构中的每个医疗机构，根据所述贡献度构建所述多个医疗机构各自的贡献度向量；所述多个医疗机构各自的所述贡献度向量设置为一个多维向量，用于表征所述多个医疗机构在最优的协作状态中对该医疗机构的贡献程度； 三根据所述多个医疗机构各自的所述贡献度向量，将所述多个医疗机构划分成若干个小组； 所述二中，根据所述多个医疗机构各自的源数据集、所述多个医疗机构各自的源数据集包含的样本数量以及统计信息，计算所述多个医疗机构中每两个医疗机构之间的贡献度，对于所述多个医疗机构中的每个医疗机构，根据所述贡献度构建所述多个医疗机构各自的贡献度向量，包括以下具体步骤： 200、根据所述多个医疗机构各自的源数据集对应的统计信息，计算所述多个医疗机构中每两个医疗机构之间的源数据集差异值； 201、对于所述多个医疗机构中的每个医疗机构，将所述多个医疗机构按照与该医疗机构之间的所述源数据集差异值进行升序排列； 202、根据预设权重、所述多个医疗机构各自的源数据集包含的样本数量以及统计信息、每两个医疗机构之间的所述源数据集差异值，确定所述多个医疗机构各自的差异阈值，以及确定所述多个医疗机构各自的协作伙伴；所述多个医疗机构各自的所述协作伙伴用于表征所述多个医疗机构中对该医疗机构有增益的医疗机构群体； 203、根据所述多个医疗机构各自的源数据集包含的样本数量以及统计信息、每两个医疗机构之间的所述源数据集差异值、所述多个医疗机构各自的差异阈值、所述多个医疗机构各自的所述协作伙伴，计算所述多个医疗机构中每两个医疗机构之间的贡献度； 204、对于所述多个医疗机构中的每个医疗机构，根据所述贡献度构建所述多个医疗机构各自的贡献度向量。

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