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龍圖騰網獲悉海南大學申請的專利基于自適應閾值小波去噪的乳腺癌病理圖像分類系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116563637B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310552220.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于自適應閾值小波去噪的乳腺癌病理圖像分類系統是由劉笑嶂;劉羽健;亓媛;李威設計研發完成，并于2023-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應閾值小波去噪的乳腺癌病理圖像分類系統在說明書摘要公布了：本發明提出了基于自適應閾值小波去噪的乳腺癌病理圖像分類系統，將乳腺癌病理圖像的分類模型訓練的損失函數與小波閾值的選取進行關聯，使小波閾值在模型訓練中被優化并逐漸接近去噪效果良好的閾值，從而找到合適圖像任務的小波閾值，提高后續乳腺癌病理圖像的分類準確率。

本發明授權基于自適應閾值小波去噪的乳腺癌病理圖像分類系統在權利要求書中公布了：1.基于自適應閾值小波去噪的乳腺癌病理圖像分類系統，其特征在于，包括： 小波變換模塊，其被配置為：對所獲取的原始乳腺癌病理圖像進行小波變換處理，得到各層的小波系數； 去噪模塊，其被配置為：利用sigmoid函數和小波閾值構建閾值函數，利用所述閾值函數對各層的小波系數進行去噪處理，得到去噪后的各層的小波系數； 通過優化得到合適的小波閾值，小波閾值被作為分類模型的參數通過反向傳播被優化得到的，具體的，初始化只有一個元素1的四維的tensor，并將其輸入到一個inputchannel=1,outputchannel=9,kernelsize=1,stride=1,padding=0的卷積層中；outputchannel=9是因為彩色的乳腺癌病理圖像有R,G,B三個通道，每個通道的圖像在小波變換后產生CH，CV，CD三個細節系數，卷積層輸出的9個元素分別被用于對這9個系數去噪； 其中，基于分類模型訓練中的損失函數對所述小波閾值進行自適應選取，具體為：決定小波閾值的參數與分類模型的參數在分類模型訓練中一起訓練；優化參數的公式：；其中，是損失函數，是學習率，是第t次迭代時的小波閾值； 所述閾值函數為： 其中，是原有的細節系數，即CH，CV，CD，是去噪后的細節系數，是學習到的小波閾值，是為了比較細節值與小波閾值的大小，決定該點的值是否要被濾除； 重建模塊，其被配置為：利用去噪后的各層的小波系數進行乳腺癌病理圖像的重建； 分類模塊，其被配置為：將重建后的乳腺癌病理圖像輸入到訓練好的所述分類模型中，得到乳腺癌病理圖像的分類結果。

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