买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉沪渝人工智能研究院申请的专利一种基于合成异常值的医学图像分布外检测系统及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：CN121010833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511537742.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于合成异常值的医学图像分布外检测系统及方法是由张小群;丁乔乔;赵煜中设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于合成异常值的医学图像分布外检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于合成异常值的医学图像分布外检测系统及方法，属于人工智能与医疗影像分析的交叉技术领域，系统主要包括：混合式合成异常值生成模块，其通过集成多种图像合成技术，对分布内医学图像进行变换，生成多样化的合成分布外样本；约束优化训练模块，构建一个以最小化合成异常误判损失为优化目标，以分布内误报率与分布内分类精度为约束条件的优化问题，并采用增广拉格朗日方法进行求解，以训练深度学习模型；分布外检测与决策模块，利用训练好的模型计算待测图像的能量得分，并通过与阈值比较完成分布外判定。本发明无需真实分布外数据即可训练，有效提升模型对未知或罕见异常的识别能力，增强模型在安全攸关的临床环境中的鲁棒性。

本发明授权一种基于合成异常值的医学图像分布外检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于合成异常值的医学图像分布外检测系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于获取分布内医学图像样本集； 混合式合成异常值生成模块，用于对所述分布内医学图像样本集进行处理，通过随机选择并组合应用多种图像合成技术，生成结构多样且语义相关的合成分布外样本集； 约束优化训练模块，用于接收所述分布内医学图像样本集和所述合成分布外样本集，训练一个深度学习模型，所述深度学习模型的训练，包括： 优化目标为最小化深度学习模型将合成分布外样本误识别为分布内医学图像样本的期望损失，其中，基于增广拉格朗日方法求解目标函数；所述深度学习模型采用能量函数作为分布外评分机制；所述约束优化训练模块采用的损失函数为： ，其中，表示总损失函数，表示模型参数，表示乘子，表示惩罚系数，m表示数据总数，表示使用sigmoid函数的二元交叉熵损失，表示分布外样本，表示分布外检测器，表示对于分布内医学图像样本检测的增广拉格朗日罚函数，表示惩罚系数第一分量，表示衡量模型对分布内医学图像样本的误报率的函数，表示乘子第一个分量，表示惩罚系数第二分量，表示衡量模型对分布内医学图像样本的分类错误率的函数，表示对于分布内医学图像样本分类的增广拉格朗日罚函数，表示乘子第二个分量； 分布外检测与决策模块，用于利用训练好的所述深度学习模型计算待检测医学图像的能量得分，根据所述能量得分判定所述待检测医学图像为分布内样本或分布外样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人沪渝人工智能研究院，其通讯地址为：401329 重庆市九龙坡区科学谷B1号楼第8至9层整层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。