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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于注意力机制的小样本医学图像分类方法及成像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：CN119649152B 。

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：202411890615.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于注意力机制的小样本医学图像分类方法及成像方法是由奎晓燕;吕顶;邹北骥;廖胜辉;李钦松;司伟鑫;梁伟设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的小样本医学图像分类方法及成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的小样本医学图像分类方法，包括获取现有的医学图像数据并预处理得到数据集；基于原型网络和注意力机制构建医学图像分类初始模型并进行训练、优化和验证得到医学图像分类模型；采用得到的医学图像分类模型进行实际的小样本医学图像的分类。本发明还公开了一种包括了所述基于注意力机制的小样本医学图像分类方法的成像方法。本发明通过数据预处理过程来实现小样本医学图像数据的增强，并基于原型网络和注意力机制构建医学图像分类模型并训练，因此本发明不仅能够实现小样本医学图像的分类和成像，而且可靠性更高，精确性更好。

本发明授权基于注意力机制的小样本医学图像分类方法及成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的小样本医学图像分类方法，包括如下步骤： S1.获取现有的医学图像数据； S2.对步骤S1获取的医学图像数据进行预处理，得到数据集； S3.基于原型网络和注意力机制，构建医学图像分类初始模型；具体包括如下步骤： 构建的医学图像分类初始模型，包括特征提取模块和相似度计算模块； 基于原型网络构建特征提取模块；特征提取模块用于提取输入图像的图像特征； 基于注意力机制构建相似度计算模块；相似度计算模块用于计算得到输入图像的分类结果； 构建的相似度计算模块，用于计算得到输入的图像数据的类别置信度，以实现输入的图像数据的分类结果； 在进行模型训练和模型验证过程中，相似度计算模块采用如下算式计算得到输入的图像数据的相似度αi： 式中softmaxi为激活函数；WQ为中心点特征向量；φ为模型预测的结果；WK为输入图像特征向量；d为向量维度；x为中心点图像；xi输入的图像数据集中图像经过特征提取模块后得到的特征提取模块的输出； 在进行模型优化过程中，相似度计算模块采用如下算式计算得到输入的图像数据的相似度simsns： 式中Pn为中心点，且k为优化时输入的图像数据集中图像的数量；yi为伪标签；n为优化时输入的图像数据集的类别；xj为优化时输入的图像数据集中图像经过特征提取模块后得到的特征提取模块的输出； S4.采用步骤S2得到的数据集，对步骤S3构建的医学图像分类初始模型进行训练、优化和验证，得到医学图像分类模型； S5.采用步骤S4得到的医学图像分类模型，进行实际的小样本医学图像的分类。

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