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龙图腾网获悉中国医学科学院北京协和医院;深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司申请的专利病灶预测模型的在线学习方法及设备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：CN114266917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111466822.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权病灶预测模型的在线学习方法及设备是由姜玉新;王红燕;李建初;徐雯;谷杨;刘婷;丛龙飞;安兴;董多设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本病灶预测模型的在线学习方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种病灶预测模型的在线学习方法及设备。该方法包括：获取包含乳腺病灶的超声图像以及乳腺病灶的BI‑RADS分级；从超声图像中提取BI‑RADS特征对应的多个特征子向量；从多个特征子向量中确定具有标注信息的目标特征子向量；确定多个特征子向量对应的第一损失函数；确定目标特征子向量对应的第二损失函数；融合多个特征子向量得到融合特征向量，并根据获取的BI‑RADS分级确定融合特征向量对应的第三损失函数；根据第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数对乳腺病灶预测模型进行在线训练。实现了基于标注缺失的超声图像对乳腺病灶预测模型的在线训练，缩短了模型更新周期，简化了更新操作步骤。

本发明授权病灶预测模型的在线学习方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种病灶预测模型的在线学习方法，其特征在于，包括： 获取包含乳腺病灶的超声图像以及所述乳腺病灶的BI-RADS分级； 从所述超声图像中提取BI-RADS特征对应的多个特征子向量，所述BI-RADS特征包括形状特征、方向特征、边缘特征、内部回声特征、后方回声特征、钙化特征和血流特征中的至少两个； 从所述多个特征子向量中确定具有标注信息的目标特征子向量，其中具有所述标注信息表示存在所述乳腺病灶的BI-RADS特征的类型的描述信息； 根据各个特征子向量内部的相关性以及多个所述特征子向量之间的相关性确定所述多个特征子向量对应的第一损失函数； 根据标注的BI-RADS特征的类型以及乳腺病灶预测模型输出的BI-RADS特征的类型，基于均方损失、交叉熵损失或焦点损失确定目标特征子向量对应的第二损失函数； 融合所述多个特征子向量得到融合特征向量，并根据获取的所述BI-RADS分级以及乳腺病灶预测模型所输出的BI-RADS分级来确定所述融合特征向量对应的第三损失函数； 根据所述第一损失函数、所述第二损失函数和所述第三损失函数对乳腺病灶预测模型进行在线训练，所述乳腺病灶预测模型用于对待分析的包含乳腺病灶的超声图像进行处理和分析，得到乳腺病灶的BI-RADS特征的类型和BI-RADS分级。

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