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龙图腾网获悉天津中科智能识别产业技术研究院有限公司申请的专利一种基于小样本学习的结直肠癌的计算机辅助诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114022485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111156902.0，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于小样本学习的结直肠癌的计算机辅助诊断方法是由孙哲南;伍湘琼;王云龙设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本学习的结直肠癌的计算机辅助诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于小样本学习的结直肠癌的计算机辅助诊断方法，包括步骤：通过两个结构相同的骨干网分别抽取出预处理之后的查询图像与支持图像集的特征；对上述特征经余弦相似度计算后将得到所有支持像素间的最大相似度作为响应值进行归一化后转换成图像大小，得到相似度矩阵corr作为响应值特征图；利用响应值特征图与查询图像的特征及支持图像的特征，传递给后续的卷积网络得到分割与诊断结果，计算出相应损失，再将误差反向传播对网络参数进行优化更新。本发明采用最大相似度响应值特征图，对分割的指导作用更精简，更有效，而且还利用了医学诊断方面的先验知识做约束，提升模型在诊断方面的专业性与准确度。

本发明授权一种基于小样本学习的结直肠癌的计算机辅助诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于小样本学习的结直肠癌的计算机辅助诊断方法，其特征在于，输入是结直肠癌的病理切片显微数据，包括步骤： 通过两个结构相同的骨干网分别抽取出预处理之后的查询图像与支持图像集的特征； 对上述特征经余弦相似度计算后将得到所有像素间的最大相似度作为响应值进行归一化后转换成图像大小，得到相似度矩阵corr，作为响应值特征图； 利用响应值特征图与查询图像的特征及支持图像的特征，传递给后续的卷积网络得到分割与诊断结果，通过损失函数计算出相应的损失，再将误差反向传播对网络参数进行优化更新； 查询图像利用骨干网分别得到五个卷积块{Q0,Q1,Q2,Q3,Q4}的输出{q0,q1,q2,q3,q4}，将特征图q2双线性插值上采样操作缩放到特征图q3大小之后与特征图q3进行通道拼接，得到特征图Q_feat,然后再经过一层卷积层Qd得到特征图qd，特征图qd经过一个平均池化层的操作得到Q_avg； 支持图像经过resnet50的五个卷积块{S0,S1,S2,S3,S4}处理后得到输出{s0,s1,s2,s3,s4}，将特征图s2双线性插值上采样缩放到特征图s3的大小之后与特征图s3进行通道拼接，然后将拼接的特征图经过一个卷积层Sd得到特征图sd； 支持图像的掩码图像y与特征图s3乘法操作，乘法操作的结果作为卷积块S4的输入，特征图s4与支持图像的掩码图像y乘法操作得到特征图S_feat,计算特征图S_feat与查询图像的特征图q4的余弦相似度，再将得到的余弦相似度最大值进行归一化处理后，双线性插值上采样成特征图Q_avg大小的相似度矩阵corr。

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