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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种阴道镜智能辅助诊断决策系统的构建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：CN121122665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511278962.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种阴道镜智能辅助诊断决策系统的构建方法是由许天敏;吴乙时;陈彦东设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种阴道镜智能辅助诊断决策系统的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别模型算法技术领域，特别是涉及一种阴道镜智能辅助诊断决策系统的构建方法，步骤S1，以多模态宫颈专病数据库为基础广泛收集了涵盖不同病变程度的阴道镜图像数据，将图像数据由资深医生进行逐幅标注，精确划定宫颈高级别病变的高风险区域而形成目标检测标注数据集；步骤S2，对步骤S1获得数据进行数据预处理，包括对原始图像进行系统性清洗与增强处理过程，对预处理数据进行病灶区域检测处理；步骤S3，将步骤S2中被检测出的候选区域输入至特征学习网络中。本发明方法充分考虑病变严重程度的空间分布特征，优先推荐覆盖最有可能存在HSIL的区域，从而提高活检的靶向性和诊断效率。

本发明授权一种阴道镜智能辅助诊断决策系统的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种阴道镜智能辅助诊断决策系统的构建方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤S1，以多模态宫颈专病数据库为基础广泛收集了涵盖临床病历信息、HPV检测、细胞学病理切片及不同病变程度的阴道镜图像数据，将图像数据由资深医生进行逐幅标注，精确划定宫颈高级别病变的高风险区域并标注3年远期HSIL+患病风险，进而形成目标检测标注数据集； 步骤S2，对步骤S1获得数据进行数据预处理，包括对临床病历信息进行标记、细胞学病理切片特征分析和原始阴道镜图像系统性清洗与增强处理，对预处理数据进行检测处理； 步骤S3，将步骤S2中被检测出的多模态数据输入至特征学习网络中，该网络通过融合卷积神经网络与Transformer结构以实现在局部空间建模和全局上下文理解之间优势互补，步骤S3还包括在特征学习网络中引入迁移学习策略，通过基于在ImageNet和COCO数据集上预训练的参数初始化网络权重，以显著缩短模型收敛时间并提升小样本类别的泛化能力； 步骤S4，针对阴道镜图像特征对网络结构进行优化，通过大量结构化临床数据、HPV检测结果、细胞学病理标本特征及阴道镜图片标注数据的反复训练，包括通过特征级融合策略进行模型训练，在计算远期患病风险的同时，模型逐步学习病变区域的特征模式而不断调整网络参数，步骤S4还包括一种特征级融合策略：将同一位置的碘染色图像和不同时序的醋酸染色图像分别输入两个并行分支，各自提取特征后通过连接层进行融合，进一步通过注意力模块建模两种染色情况下组织形态的关联性与依赖关系； 步骤S5，融合特征经过全连接层及Softmax分类器输出七种宫颈病变类型的概率分布，包括：高级别鳞状上皮内病变、低级别鳞状上皮内病变、慢性炎症、宫颈癌、腺上皮化生、息肉、腺上皮内瘤变。

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