阿里巴巴新加坡控股有限公司章谦一获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴新加坡控股有限公司申请的专利提取图像特征的方法以及医学图像的识别方法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：CN115409756B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202110578347.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权提取图像特征的方法以及医学图像的识别方法是由章谦一;许敏丰设计研发完成，并于2021-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本提取图像特征的方法以及医学图像的识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种提取图像特征的方法以及医学图像的识别方法。其中，该提取图像特征的方法包括：获取计算机断层扫描图像的图像信息，其中，计算机断层扫描图像包括多层子图像，计算机断层扫描图像的图像信息至少包括每层子图像对应的层厚；基于预设神经网络模型中的预设深度层对图像信息进行处理，得到计算机断层扫描图像对应的目标层数；对每层子图像进行特征提取，得到每层子图像对应的图像特征；基于目标层数对图像特征进行特征融合，得到计算机断层扫描图像所对应的目标图像特征。本申请解决了现有技术中，对计算机断层扫描图像进行特征提取时，存在特征提取效率低的技术问题。
本发明授权提取图像特征的方法以及医学图像的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种提取图像特征的方法，其特征在于，包括： 获取计算机断层扫描图像的图像信息，其中，所述计算机断层扫描图像包括多层子图像，所述计算机断层扫描图像的图像信息至少包括每层子图像对应的层厚； 基于预设神经网络模型中的预设深度层对所述图像信息进行处理，得到所述计算机断层扫描图像对应的目标层数； 对所述每层子图像进行特征提取，得到所述每层子图像对应的图像特征； 基于所述目标层数对所述图像特征进行特征融合，得到所述计算机断层扫描图像所对应的目标图像特征; 其中，所述基于预设神经网络模型中的预设深度层对所述图像信息进行处理，得到所述计算机断层扫描图像对应的目标层数，包括：获取与预设任务对应的任务需求信息，其中，所述任务需求信息与目标层级之间具有关联关系；根据所述任务需求信息确定所述预设深度层在所述预设神经网络模型中的所述目标层级；根据所述任务需求信息确定预设感受野；在所述预设深度层中根据所述目标层级以及所述预设感受野计算得到所述计算机断层扫描图像对应的目标层数。
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