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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114283114B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111121232.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由熊俊峰;伍健榮;李卓琦;錢天翼設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)關(guān)于一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：從目標(biāo)醫(yī)療圖像中提取至少一個(gè)第一圖像塊；將至少一個(gè)所述第一圖像塊的圖像特征映射至第一分類空間，獲得至少一個(gè)所述第一圖像塊各自的第一分類概率分布；基于目標(biāo)圖像塊在所述目標(biāo)醫(yī)療圖像中的位置，從所述目標(biāo)醫(yī)療圖像中提取至少一個(gè)第二圖像塊；將至少一個(gè)所述第二圖像塊的圖像特征映射至第一分類空間，獲得至少一個(gè)所述第二圖像塊各自的第一分類概率分布；基于至少一個(gè)所述第二圖像塊各自的第一分類概率分布，獲取所述目標(biāo)醫(yī)療圖像的圖像分類。本方案提高了對(duì)醫(yī)療圖像進(jìn)行分類的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括： 從目標(biāo)醫(yī)療圖像中提取至少一個(gè)第一圖像塊； 將至少一個(gè)所述第一圖像塊的圖像特征映射至第一分類空間，獲得至少一個(gè)所述第一圖像塊各自的第一分類概率分布；所述第一分類概率分布中的分類包括醫(yī)療領(lǐng)域的至少兩個(gè)有效分類和至少一個(gè)無(wú)效分類；所述第一分類概率分布中包含與所述至少兩個(gè)有效分類分別對(duì)應(yīng)的概率值，以及，與所述至少一個(gè)無(wú)效分類分別對(duì)應(yīng)的概率值，所述概率值用于指示進(jìn)行分類識(shí)別的圖像塊屬于所述概率值所屬的分類的概率；所述有效分類是指有助于進(jìn)行醫(yī)療相關(guān)的決策的分類；所述無(wú)效分類是指進(jìn)行分類識(shí)別的圖像塊無(wú)法被準(zhǔn)確的識(shí)別為有效分類； 基于目標(biāo)圖像塊在所述目標(biāo)醫(yī)療圖像中的位置，從所述目標(biāo)醫(yī)療圖像中提取至少一個(gè)第二圖像塊；所述第二圖像塊與所述目標(biāo)圖像塊之間的距離小于距離閾值；所述目標(biāo)圖像塊屬于至少一個(gè)所述第一圖像塊，且所述目標(biāo)圖像塊的第一分類概率分布指示所述目標(biāo)圖像塊的分類為所述有效分類； 將至少一個(gè)所述第二圖像塊的圖像特征映射至所述第一分類空間，獲得至少一個(gè)所述第二圖像塊各自的第一分類概率分布； 基于至少一個(gè)所述第二圖像塊各自的第一分類概率分布，獲取所述目標(biāo)醫(yī)療圖像的圖像分類。

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