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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳視見醫(yī)療科技有限公司申請的專利不同片源的域適應(yīng)的處理方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114757874B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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?zhí)?專利號為：202210192962.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)不同片源的域適應(yīng)的處理方法及裝置是由林黃靖;胡羽;張宏偉設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本不同片源的域適應(yīng)的處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例提供了一種不同片源的域適應(yīng)的處理方法及裝置，所述方法包括：獲取不同源的病理圖像；將不同源的病理圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的檢測模型，確定病理圖像中的異常細胞；其中，檢測模型至少包括特征提取模塊、壓縮與激勵網(wǎng)絡(luò)模塊、格拉姆矩陣、對抗網(wǎng)絡(luò)模塊和分類器，且采用樣本病理圖像對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練得到的，樣本病理圖像至少包括片源、染色方式、制片方式以及掃描方式中的一種或多種。這樣，若獲取到的病理圖像是多片源，輸入到檢測模型中，保證與使用單一片源的模型有著同等級別的表現(xiàn)水平，并且可以減輕在從未參與過訓(xùn)練的片源上的域適應(yīng)問題。

本發(fā)明授權(quán)不同片源的域適應(yīng)的處理方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種不同片源的域適應(yīng)的處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取不同源的病理圖像； 將所述病理圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的檢測模型，確定所述病理圖像中的異常細胞；其中，所述檢測模型至少包括特征提取模塊、壓縮與激勵網(wǎng)絡(luò)模塊、格拉姆矩陣、對抗網(wǎng)絡(luò)模塊和分類器，且采用樣本病理圖像對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練得到的，所述樣本病理圖像至少包括片源、染色方式、制片方式以及掃描方式中的一種或多種； 所述壓縮與激勵網(wǎng)絡(luò)模塊至少包括降采樣層結(jié)構(gòu)和全連層結(jié)構(gòu)；所述壓縮與激勵網(wǎng)絡(luò)模塊連接到所述特征提取模塊的輸出端，所述特征提取模塊的輸出端輸出的特征圖為訓(xùn)練張量，所述訓(xùn)練張量至少包括當前訓(xùn)練中的樣本數(shù)量、輸出的通道數(shù)、每個通道的高度和每個通道的寬度； 所述壓縮與激勵網(wǎng)絡(luò)模塊通過如下方式獲得： 對每個通道的高度和寬度個中間量進行全局平均池化，得到所述通道對應(yīng)的壓縮標量； 通過兩個全連接層，確定權(quán)重值； 根據(jù)所述中間量和所述權(quán)重值，確定激勵重構(gòu)特征圖； 所述格拉姆矩陣用于控制各個壓縮標量與激勵重構(gòu)特征圖所占的權(quán)重； 所述格拉姆矩陣通過如下方式獲得： 根據(jù)當前訓(xùn)練中的樣本數(shù)量、輸出的通道數(shù)和壓縮與激勵網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量，確定輸入張量； 根據(jù)當前訓(xùn)練中的樣本數(shù)量和壓縮與激勵網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量，得到轉(zhuǎn)置矩陣； 根據(jù)所述轉(zhuǎn)置矩陣和原矩陣，得到所述格拉姆矩陣； 根據(jù)所述格拉姆矩陣和單位矩陣的均方誤差計算損失函數(shù)，所述損失函數(shù)用于約束所述格拉姆矩。

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