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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于改进三元组损失的医学图像分类方法及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：CN120613086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511001574.5，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权一种基于改进三元组损失的医学图像分类方法及设备是由胡亚楠;侯永宏;赵鹏宇设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进三元组损失的医学图像分类方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进三元组损失的医学图像分类方法及设备，该方法构建基于神经网络及三元组损失函数的医学图像分类模型，在三元组损失函数中引入梯度方向的角度损失，使损失函数在计算梯度方向时减少梯度方向偏差，从而加速训练过程的收敛。本发明可以提高训练效率，通过引入负组距离、角度损失和自适应Margin计算策略，改进后的三元组损失函数在训练过程时收敛更快，提高了模型训练的效率和稳定性。本发明可以提高分类准确性提升，能够更精准地识别不同类型的医学图像。

本发明授权一种基于改进三元组损失的医学图像分类方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进三元组损失的医学图像分类方法，其特征在于，构建基于神经网络及三元组损失函数的医学图像分类模型，收集带类别标签的医学图像，根据类别标签，将收集的医学图像中的三种不同类别的医学图像编辑为训练集，对医学图像分类模型进行训练，在三元组损失函数中引入梯度方向的角度损失，使损失函数在计算梯度方向时减少梯度方向偏差，从而加速训练过程的收敛； 每个医学图像三元组中包括一个锚点图像、一个正样本图像及一个负样本图像； 首先从训练集中抽取两个图像，其一作为三元组的锚点图像，另一个作为三元组的正样本图像，然后依次从训练集中随机抽取一个图像作为三元组的负样本图像，组成医学图像三元组；重复抽取负样本图像，组成若干个医学图像三元组； 三元组基础损失函数定义如下： 在三元组基础损失函数中引入梯度方向的角度损失,得到如下改进的三元组损失函数： 式中： 表示在特征空间中计算两个图像特征向量、之间的距离度量函数；为在特征空间中任意两个图像特征向量； 表示三元组序号； 表示第个三元组中的锚点图像； 表示第个三元组中的正样本图像； 表示第个三元组中的负样本图像； 表示； 为阈值，用于控制正样本与负样本之间的差异； 表示第个三元组中的锚点图像的特征向量； 表示第个三元组中的正样本图像的特征向量； 表示第个三元组中的负样本图像的特征向量； 表示第个三元组中的锚点图像和正样本图像两者特征向量的几何中点； 表示第个三元组基础损失； 表示第个三元组引入梯度方向的角度损失后的损失； 表示[]内的值大于零的时候，取该值为损失，小于零的时候，损失为零。

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