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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利皮肤癌图像分类模型训练方法与装置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：CN119723221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510225464.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权皮肤癌图像分类模型训练方法与装置是由陈华;张宸钰;吕宗键;孙冬岩;马新国设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本皮肤癌图像分类模型训练方法与装置在说明书摘要公布了：本申请公开了皮肤癌图像分类模型训练方法与装置。该方法包括：获取皮肤癌图像数据集并进行预处理；构建支持集和查询集；将支持集中的皮肤癌图像数据集输入到皮肤癌图像分类模型中得到第一皮肤癌分类结果；基于第一皮肤癌分类结果构建第一损失函数，基于第一损失函数，通过元学习策略对皮肤癌图像分类模型进行迭代训练：基于第一损失函数进行外循环优化和内循环优化，得到更新后的皮肤癌图像分类模型的全局参数；将查询集输入到皮肤癌图像分类模型中得到第二皮肤癌分类结果，基于第二皮肤癌分类结果对更新后的全局参数进行再次更新。本申请能够解决现有技术中皮肤癌图像数据稀缺、类别不平衡、诊断准确率不足以及模型泛化能力有限的问题。

本发明授权皮肤癌图像分类模型训练方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种皮肤癌图像分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取皮肤癌图像数据集； 对所述皮肤癌图像数据集中的皮肤癌图像样本进行预处理； 基于预处理后的皮肤癌图像数据集构建支持集和查询集； 将所述支持集中的皮肤癌图像数据集输入到皮肤癌图像分类模型中，得到第一皮肤癌分类结果； 基于所述第一皮肤癌分类结果和所述支持集中的皮肤癌图像样本对应的真值标签构建第一损失函数，基于所述第一损失函数，通过元学习策略对所述皮肤癌图像分类模型进行迭代训练； 其中，所述基于所述第一损失函数，通过元学习策略对所述皮肤癌图像分类模型进行迭代训练包括：基于所述第一损失函数进行外循环优化和内循环优化，得到更新后的皮肤癌图像分类模型的全局参数；将所述查询集输入到所述皮肤癌图像分类模型中得到第二皮肤癌分类结果，基于所述第二皮肤癌分类结果对更新后的所述全局参数进行再次更新； 其中，基于所述第一损失函数进行外循环优化，包括： 通过第一优化公式进行外循环优化，以更新全局参数，所述第一优化公式为： 其中，为全局参数，为学习率，为梯度，为第一损失函数，表示皮肤癌图像分类模型，表示更新； 其中，基于所述第一损失函数进行内循环优化，包括： 通过第二优化公式进行内循环优化，以更新全局参数，所述第二优化公式为： 其中，为更新后的皮肤癌图像分类模型的全局参数，为学习率； 所述皮肤癌图像分类模型包括：初步特征提取模块，用于对皮肤癌图像进行初步特征提取，得到初步图像特征；多尺度特征提取模块，用于对所述初步图像特征进行多尺度特征提取和融合，得到融合图像特征；降维处理模块，用于对所述融合图像特征进行降维处理；池化层与线性激活层，用于将降维处理后的融合图像进行进一步处理和特征映射得到皮肤癌分类结果。

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