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龍圖騰網獲悉深圳科亞醫療科技有限公司申請的專利用于醫學圖像分析的學習網絡的訓練方法和訓練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：CN114782398B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210517492.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權用于醫學圖像分析的學習網絡的訓練方法和訓練系統是由李俊環;李若平;侯玲;趙鵬飛;李育威;曹坤琳;宋麒設計研發完成，并于2021-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于醫學圖像分析的學習網絡的訓練方法和訓練系統在說明書摘要公布了：本公開涉及一種用于醫學圖像分析的學習網絡的訓練方法和訓練系統。該訓練方法包括：設置具有預定結構的學習網絡并獲取原始訓練數據集；由處理器，使用原始訓練數據集對學習網絡進行預訓練，以得到預訓練好的學習網絡；由處理器，對預訓練好的學習網絡進行評估，以判定其是否存在預設的評估缺陷；由處理器，在預訓練好的學習網絡存在評估缺陷的情況下，針對所存在的評估缺陷在原始訓練數據集的基礎上進行數據增強；以及由處理器，基于預訓練模型的參數，使用數據增強后的訓練數據集對學習網絡進行精細訓練。本公開能夠分階段對學習網絡進行評估和訓練，因此，降低了醫學圖像處理的復雜度，提高了醫學圖像分析的效率和準確性。

本發明授權用于醫學圖像分析的學習網絡的訓練方法和訓練系統在權利要求書中公布了：1.一種用于醫學圖像分析的學習網絡的訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括： 設置具有預定結構的學習網絡并獲取原始訓練數據集，所述學習網絡包括卷積神經網絡、循環神經網絡和遞歸神經網絡中的一種或其組合； 由處理器，使用所述原始訓練數據集對所述學習網絡進行預訓練，以得到預訓練好的學習網絡； 由所述處理器，對所述預訓練好的學習網絡進行評估，以判定其是否存在預設的評估缺陷； 由所述處理器，在所述預訓練好的學習網絡存在評估缺陷的情況下，針對所存在的評估缺陷在所述原始訓練數據集的基礎上進行數據增強； 由所述處理器，根據醫生的臨床需求設定各個評估缺陷或各個評估缺陷的優先級； 由所述處理器，基于預訓練模型的參數以及所設定的各個評估缺陷的優先級，使用數據增強后的訓練數據集對所述學習網絡進行分階段的精細訓練，使得針對優先級高的評估缺陷的訓練階段在針對優先級低的評估缺陷的訓練階段之前執行； 在所述預訓練好的學習網絡存在至少兩個評估缺陷的情況下，對所述原始訓練數據集進行數據增強和使用數據增強后的訓練數據集對所述學習網絡的訓練針對各個評估缺陷分階段執行，各個階段精細訓練使用的訓練數據集針對相應的評估缺陷進行數據增強后用于下一階段精細訓練； 在預設的評估缺陷中存在假陽率和漏檢率上優先考慮漏檢率的第三評估缺陷以及在假陽率和漏檢率上優先考慮假陽率的第四評估缺陷的情況下，設置所述第三評估缺陷使針對其的訓練階段在針對所述第四評估缺陷的訓練階段之前。

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