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龙图腾网获悉深圳视见医疗科技有限公司申请的专利不同片源的域适应的处理方法及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：CN114757874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210192962.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权不同片源的域适应的处理方法及装置是由林黄靖;胡羽;张宏伟设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本不同片源的域适应的处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种不同片源的域适应的处理方法及装置，所述方法包括：获取不同源的病理图像；将不同源的病理图像输入到预先训练好的检测模型，确定病理图像中的异常细胞；其中，检测模型至少包括特征提取模块、压缩与激励网络模块、格拉姆矩阵、对抗网络模块和分类器，且采用样本病理图像对深度神经网络进行训练得到的，样本病理图像至少包括片源、染色方式、制片方式以及扫描方式中的一种或多种。这样，若获取到的病理图像是多片源，输入到检测模型中，保证与使用单一片源的模型有着同等级别的表现水平，并且可以减轻在从未参与过训练的片源上的域适应问题。

本发明授权不同片源的域适应的处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种不同片源的域适应的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取不同源的病理图像； 将所述病理图像输入到预先训练好的检测模型，确定所述病理图像中的异常细胞；其中，所述检测模型至少包括特征提取模块、压缩与激励网络模块、格拉姆矩阵、对抗网络模块和分类器，且采用样本病理图像对深度神经网络进行训练得到的，所述样本病理图像至少包括片源、染色方式、制片方式以及扫描方式中的一种或多种； 所述压缩与激励网络模块至少包括降采样层结构和全连层结构；所述压缩与激励网络模块连接到所述特征提取模块的输出端，所述特征提取模块的输出端输出的特征图为训练张量，所述训练张量至少包括当前训练中的样本数量、输出的通道数、每个通道的高度和每个通道的宽度； 所述压缩与激励网络模块通过如下方式获得： 对每个通道的高度和宽度个中间量进行全局平均池化，得到所述通道对应的压缩标量； 通过两个全连接层，确定权重值； 根据所述中间量和所述权重值，确定激励重构特征图； 所述格拉姆矩阵用于控制各个压缩标量与激励重构特征图所占的权重； 所述格拉姆矩阵通过如下方式获得： 根据当前训练中的样本数量、输出的通道数和压缩与激励网络的数量，确定输入张量； 根据当前训练中的样本数量和压缩与激励网络的数量，得到转置矩阵； 根据所述转置矩阵和原矩阵，得到所述格拉姆矩阵； 根据所述格拉姆矩阵和单位矩阵的均方误差计算损失函数，所述损失函数用于约束所述格拉姆矩。

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