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龍圖騰網獲悉東北林業大學申請的專利一種基于輕量化模型和半監督學習的AS嚴重程度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：CN119107499B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411234861.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于輕量化模型和半監督學習的AS嚴重程度分類系統是由董素宇;張貽峰;董慶;孫一欣;曹紹東設計研發完成，并于2024-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于輕量化模型和半監督學習的AS嚴重程度分類系統在說明書摘要公布了：一種基于輕量化模型和半監督學習的AS嚴重程度分類系統，它屬于醫學圖像處理領域。本發明解決了現有方法存在對無標注數據的浪費、缺少視圖分類和圖像級AS嚴重程度分類導致的患者級AS嚴重程度分類的可解釋性差、模型參數量大導致算力要求高等問題。本發明基于結構重參數化和深度大核卷積以及小波下采樣設計了輕量級模型LWM，并通過半監督學習訓練LWM。半監督學習使用了有針對性的強增強和選擇性總損失計算，可以使用有標簽數據和大量無標簽數據訓練模型LWM，訓練好的LWM實現了視圖分類和圖像級AS嚴重程度分類，再使用基于視圖相關性的聚合機制得到患者級AS嚴重程度分類結果。本發明方法可以應用于超聲心動圖的視圖分類、AS嚴重程度分類。

本發明授權一種基于輕量化模型和半監督學習的AS嚴重程度分類系統在權利要求書中公布了：1.一種基于輕量化模型和半監督學習的AS嚴重程度分類系統，其特征在于，所述系統包括超聲心動圖獲取模塊、第一LWM分類模型、第二LWM分類模型和聚合模塊； 所述超聲心動圖獲取模塊用于獲取待檢測對象的超聲心動圖數據； 所述第一LWM分類模型用于對獲取的超聲心動圖數據中的各個超聲心動圖進行視圖分類，且第一LWM分類模型內包括第一RepHWDBlock模塊、第一Stage模塊、第二RepHWDBlock模塊、第二Stage模塊、第三RepHWDBlock模塊、第三Stage模塊、第四RepHWDBlock模塊、第四Stage模塊和一個分類器；且第一LWM分類模型的工作過程為： 在第一LWM分類模型內，輸入的超聲心動圖數據首先經過第一RepHWDBlock模塊，再將第一RepHWDBlock模塊的輸出作為第一Stage模塊的輸入； 第一Stage模塊的輸出再作為第二RepHWDBlock模塊的輸入，并將第二RepHWDBlock模塊的輸出作為第二Stage模塊的輸入； 第二Stage模塊的輸出再作為第三RepHWDBlock模塊的輸入，并將第三RepHWDBlock模塊的輸出作為第三Stage模塊的輸入； 第三Stage模塊的輸出再作為第四RepHWDBlock模塊的輸入，并將第四RepHWDBlock模塊的輸出作為第四Stage模塊的輸入，第四Stage模塊的輸出再經過分類器得到視圖分類結果； 第一RepHWDBlock模塊內包括DWRepBlock單元、HWTBlock單元和PWRepBlock單元，且第一RepHWDBlock模塊的工作過程為： 第一RepHWDBlock模塊的輸入首先經過DWRepBlock單元，DWRepBlock單元的輸出再作為HWTBlock單元的輸入，HWTBlock單元的輸出再作為PWRepBlock單元的輸入，將PWRepBlock單元的輸出作為第一RepHWDBlock模塊的輸出； 且第二RepHWDBlock模塊、第三RepHWDBlock模塊和第四RepHWDBlock模塊的結構以及工作過程均與第一RepHWDBlock模塊相同； 第一Stage模塊內包括2個子模塊、第二Stage模塊內包括2個子模塊、第三Stage模塊內包括6個子模塊、第四Stage模塊內包括2個子模塊，且每個子模塊的結構以及工作過程均相同； 子模塊內包括DWRepBlock單元和RepLKFFN，在子模塊內的工作過程為： 首先將子模塊的輸入作為DWRepBlock單元的輸入，再將DWRepBlock單元的輸出作為RepLKFFN的輸入，最后將DWRepBlock單元的輸出與RepLKFFN的輸出進行連接，將連接結果作為子模塊的輸出； 分類器內包括平均池化層、展平層和全連接層，分類器的輸入分別經過平均池化層和展平層，再將平均池化層的輸出和展平層的輸出進行連接，將連接結果經過全連接層，通過全連接層輸出分類結果； 所述第二LWM分類模型用于對獲取的超聲心動圖數據進行圖像級AS嚴重程度分類，第二LWM分類模型的結構與第一LWM分類模型的結構相同； 所述聚合模塊用于根據第一LWM分類模型的分類結果和第二LWM分類模型的分類結果進行聚合，獲得患者級AS嚴重程度分類結果。

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東北林業大學，其通訊地址為：150040 黑龍江省哈爾濱市香坊區和興路26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”。