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龙图腾网获悉慧迪恺德(北京)医学科技有限公司;北京乐易建科技有限公司申请的专利一种医疗影像特征提取方法及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：CN119991596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510065411.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种医疗影像特征提取方法及系统是由曾艳设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗影像特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医疗影像特征提取方法及系统，属于图像处理技术领域。先采集并预处理医疗图像数据构建数据集，基于U‑Net网络构建自适应特征提取模型，通过Adam算法结合交叉熵损失函数得到最佳模型，将数据集输入该模型得到初步影像特征，接着计算初步影像特征的影像空间和特征空间不确定性以确定综合不确定性，再基于机器学习模型获取特征权重并加权计算得到综合评价指标，最后根据指标排序选取前q％特征作为优选影像特征。该方法通过优化模型提高特征提取准确性，不确定性感知机制能有效筛选特征，减少冗余和无关特征影响，综合评价指标全面评估特征，有助于提升医疗影像分析的效率和诊断准确性，为医疗影像处理提供更可靠的特征集。

本发明授权一种医疗影像特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种医疗影像特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集医疗图像数据，并对所述医疗图像数据进行预处理，构建数据集； 构建并训练自适应特征提取模型，得到最佳特征提取模型，包括： 基于U-Net网络构建自适应特征提取模型，通过Adam算法并基于交叉熵损失函数对所述自适应特征提取模型进行优化，得到最佳特征提取模型； 将所述数据集输入所述自适应特征提取模型，得到初步影像特征； 基于不确定性感知机制对所述初步影像特征进行筛选，结合所述初步影像特征的重要性和不确定性确定优选影像特征，包括： 计算每一个初步影像特征的影像空间不确定性和特征空间不确定性； 对于第n个初步影像特征，所述影像空间不确定性CVn计算公式如下： |Nx,y|表示像素x,y的邻域Nx,y中像素的数量，μx,y是邻域Nx,y中所有像素值的均值，Ii,j是影像在位置i,j的像素值； 对于第n个初步影像特征的m个特征点，所述特征空间不确定性FPDn的计算公式如下： 式中，dpl,pk为特征点和特征点之间的距离，σ为控制距离敏感度的参数； 根据所述影像空间不确定性和所述特征空间不确定性确定初步影像特征的综合不确定性； 所述第n个初步影像特征的综合不确定性A的计算公式如下： A＝α·CVn+β·FPDn； 式中，α和β分别为影像空间不确定性权重和特征空间不确定性权重； 基于机器学习模型获取初步影像特征的重要性，并分别与对应的综合不确定性进行进行加权计算，得到综合评价指标； 根据综合评价指标对初步影像特征进行排序，选取前q％的初步影像特征作为优选影像特征。

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