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龙图腾网获悉上海仰和华健人工智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的乳腺钙化分析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：CN115760706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211317353.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的乳腺钙化分析方法是由童云飞;张超仁;邓天然设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的乳腺钙化分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的乳腺钙化分析方法，通过对影像图片进行增强，提升模型对模糊钙化、微小钙化的识别能力。基于卷积多层感知器的改进图像分割网络UNeXt，将乳腺钙化从影像中进行有效分割，能够有效减少计算开销和运算成本，结合深度学习和乳腺钙化特征进行乳腺钙化分析，以辅助医生阅片和减少失误。对于乳腺钙化分析模型，使用Focalloss+Diceloss作为损失函数进行初步训练，然后使用HDloss继续训练模型，从而提升模型学习能力。采用本发明公开的基于深度学习的乳腺钙化分析方法，能够作为早期乳腺癌的辅助筛查手段，在医疗系统中辅助医生更好的发现并定义乳腺钙化的形态、大小和分布。

本发明授权一种基于深度学习的乳腺钙化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的乳腺钙化分析方法，其特征在于，所述方法包括步骤： S11、获取待分析乳腺X线影像数据，对其进行格式处理，处理成与乳腺钙化分析模型格式相匹配的预设格式预设尺寸的图片； S12、对进行格式处理的待分析乳腺X线影像数据进行数据增强； S13、将经过数据增强后的待分析乳腺X线影像数据输入乳腺钙化分析模型，使用所述乳腺钙化分析模型进行推理，以得到图像分割结果； S14、将所述图像分割结果按照裁剪的位置进行拼接，其中重叠的位置去掉预设边缘像素后，然后直接相加得到最终图像分割结果，根据所述最终分割结果进行乳腺钙化分析，所述乳腺钙化分析包括统计钙化数量、微钙化数量、大钙化数量、钙化密度、钙化周边密度以及钙化簇， 步骤S11中所述进行格式处理包括将待分析乳腺X线影像数据转化为16位的png图像，对整张图像进行裁剪，裁剪为尺寸为512*512的图片，重叠区域设置为第一预设值， 步骤S12中进行数据增强的方法包括进行图像缩放、进行图像锐化、进行图像灰度值变换、进行图像模糊、进行图像混叠以及进行图像复制粘贴策略中的至少一种， 步骤S13包括当根据经过增强后的一张图像推理出多个结果时，将多个结果进行平均以得到图像分割结果， 所述乳腺钙化分析模型使用改进UNeXt医学图像分割网络进行图像分割，改进UNeXt医学图像分割网络每一层只使用一次卷积操作，所述改进UNeXt医学图像分割网络将图像输入到第一个卷积层，所述第一个卷积层通道数为64，步长为1，第一个特征图在进行跃层连接时不经过下采样，将输入图像尺寸固定为512*512，其中编码过程的各层通道数分别设置为64,64,128,256,512,1024,2048，将原本在编码过程中的卷积核替换为fused-MBConv，使用标记MLP块标记和投影卷积特征，输入MLP时平移输入的通道。

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