泰安市中心醫院;上海理工大學謝元忠獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉泰安市中心醫院;上海理工大學申請的專利一種基于分型輔助信息的乳腺圖像分類方法及設備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：CN115131628B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210773314.X，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種基于分型輔助信息的乳腺圖像分類方法及設備是由謝元忠;聶生東;孫榕;李秀娟設計研發完成，并于2022-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于分型輔助信息的乳腺圖像分類方法及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于分型輔助信息的乳腺圖像分類方法及設備，用于確定待分類圖像的組織學分級，所述方法包括以下步驟：獲取待分類圖像，對所述待分類圖像進行預處理；將經預處理的待分類圖像拆分為多個序列數據，分別作為不同分類模型的輸入，融合各分類模型的分類結果，獲得最終分類標簽；其中，所述分類模型包括主網絡和基于分子分型輔助信息向量的輔助監督分支，所述主網絡包括多尺度特征提取層，所述輔助監督分支對不同尺度特征提取層的中間輸出特征進行調整處理，所述主網絡和輔助監督分支的輸出結果加權融合后形成所述分類模型的分類結果。與現有技術相比，本發明具有準確率高、效率高等優點。
本發明授權一種基于分型輔助信息的乳腺圖像分類方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于分型輔助信息的乳腺圖像分類方法，其特征在于，用于確定待分類圖像的組織學分級，該方法包括以下步驟： 獲取待分類圖像，對所述待分類圖像進行預處理； 將經預處理的待分類圖像拆分為多個序列數據，分別作為不同分類模型的輸入，融合各分類模型的分類結果，獲得最終分類標簽； 其中，所述分類模型包括主網絡和基于分子分型輔助信息向量的輔助監督分支，所述主網絡包括多尺度特征提取層，所述輔助監督分支對不同尺度特征提取層的中間輸出特征進行調整處理，所述主網絡和輔助監督分支的輸出結果加權融合后形成所述分類模型的分類結果； 所述主網絡基于二維卷積神經網絡模型構建，包括基于八度卷積的卷積后激活塊、同時具有SEnet和SKnet激勵的多個主模塊以及含有不同空洞率的空洞卷積層的Dense-ASP3模塊，多個所述主模塊形成所述多尺度特征提取層； 所述輔助監督分支包括多個分別連接不同尺度特征提取層的GAP全局平均池化層和MSattention模塊。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人泰安市中心醫院;上海理工大學，其通訊地址為：271099 山東省泰安市龍潭路29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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