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龙图腾网获悉推想医疗科技股份有限公司申请的专利一种图像识别模型的训练方法、训练装置、设备和介质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：CN115359009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211024850.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种图像识别模型的训练方法、训练装置、设备和介质是由唐雯;王大为;王少康;陈宽设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像识别模型的训练方法、训练装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像识别模型的训练方法、训练装置、设备和介质，该方法包括：针对每一个训练样本的第一医学图像，将第一医学图像输入至深度学习识别模型，得到多个第一医学图像特征，将每个第一医学图像特征输入至待训练的矫正模型，得到每个第一医学图像特征的第一矫正参数，利用第一矫正参数对每个第一医学图像特征进行矫正处理，得到矫正后的第一医学图像特征；针对每一个训练样本的第一医学图像，将第一医学图像对应的多个矫正后的第一医学图像特征重新输入至训练好的深度学习识别模型，得到第一识别结果，并基于第一识别结果和第二识别结果的差异，对待训练的矫正模型进行训练；基于深度学习识别模型和矫正模型，得到图像识别模型。

本发明授权一种图像识别模型的训练方法、训练装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取训练样本集合； 针对每一个训练样本的第一医学图像，将所述第一医学图像输入至训练好的深度学习识别模型，得到多个第一医学图像特征，将每个第一医学图像特征输入至待训练的矫正模型，得到每个第一医学图像特征的第一矫正参数，利用所述第一矫正参数对每个第一医学图像特征进行矫正处理，得到矫正后的第一医学图像特征；其中，所述训练好的深度学习识别模型是基于单中心医学图像数据训练得到的；所述训练样本集合是将所述单中心医学图像数据进行数据增强处理得到的； 针对每一个训练样本的第一医学图像，将所述第一医学图像对应的多个矫正后的第一医学图像特征重新输入至所述训练好的深度学习识别模型，得到第一识别结果，并基于第一识别结果和第二识别结果的差异，对所述待训练的矫正模型进行训练；所述第二识别结果为所述训练好的深度学习识别模型从所述第一医学图像对应的第二医学图像识别得到，所述第一医学图像是所述第二医学图像经过数据增强处理得到的； 基于训练好的深度学习识别模型和训练好的矫正模型，得到训练好的图像识别模型。

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