武汉互创联合科技有限公司彭松林获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉互创联合科技有限公司申请的专利基于双层优化框架的胚胎发育预测分类系统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：CN119942251B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510439894.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于双层优化框架的胚胎发育预测分类系统是由彭松林;林学娟;谭威;陈长胜;熊祥设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于双层优化框架的胚胎发育预测分类系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双层优化框架的胚胎发育预测分类系统，包括共享编码器的上层自监督训练模型和下层胚胎发育预测分类模型；采用胚胎发育图像序列进行训练：固定下层胚胎图像发育预测分类模型的模型参数，对上层自监督训练模型的模型参数进行优化；之后固定模型参数对下层胚胎图像发育预测分类模型的模型参数进行优化；重复上述步骤至迭代完成。这种协同优化策略不仅提升了模型的精度，也使其在面对多变和复杂的医学数据时具有更强的适应能力。
本发明授权基于双层优化框架的胚胎发育预测分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双层优化框架的胚胎发育预测分类系统，其特征在于：所述系统包括上层自监督训练模型和下层胚胎发育预测分类模型，所述上层自监督训练模型和下层胚胎发育预测分类模型之间共享编码器； 采用胚胎发育图像序列对所述系统进行训练：固定所述下层胚胎发育预测分类模型的模型参数，对所述上层自监督训练模型的模型参数进行优化；之后固定模型参数对所述下层胚胎发育预测分类模型的模型参数进行优化；重复上述步骤至迭代完成； 所述编码器包括第一编码器和第二编码器； 所述第一编码器由一个包含3x3卷积神经网络和ReLU激活函数的模块构成； 所述第二编码器采用ResNet50作为基础网络； 对所述第二编码器提取的特征进行双线性池化操作； 所述上层自监督训练模型的第一解码器由三个ConvLSTM模块组成； 所述下层胚胎发育预测分类模型的第二解码器首先通过Flatten特征展平操作将高维特征图转换为一维特征向量，再通过KAN模块对展平后的特征进行非线性变换和加权处理。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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