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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种肺癌智能早筛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：CN119446496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411606759.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种肺癌智能早筛系统是由马玲;张思敏;蔡安南设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺癌智能早筛系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种肺癌智能早筛系统，包括数据增强模块、判别性特征提取模块和微调模块；所述数据增强模块用于生成弱增强样本与强增强样本；所述判别性特征提取模块用于提取相应的强弱增强样本特征向量和分类向量，并对二者分别进行对比学习和判别学习，拉近语义相关的样本间距离并排斥语义无关的样本；所述微调模块用于对特征提取器进行优化，通过有标签数据的原图和相应的弱增强样本的对比学习，强化模型分类的准确性。

本发明授权一种肺癌智能早筛系统在权利要求书中公布了：1.一种肺癌智能早筛系统，包括数据增强模块、判别性特征提取模块和微调模块；所述数据增强模块用于生成弱增强样本与强增强样本；所述判别性特征提取模块用于提取相应的强弱增强样本特征向量和分类向量，并对二者分别进行对比学习和判别学习，拉近语义相关的样本间距离并排斥语义无关的样本；所述微调模块用于对特征提取器进行优化，通过有标签数据的原图和相应的弱增强样本的对比学习，强化模型分类的准确性；其中， 判别性特征提取模块包括基于高置信伪标签的特征对比学习子模块、基于增强锚定的分类向量对比学习子模块和判别学习子模块，将无标签的弱增强样本与强增强样本和有标签的弱增强样本输入骨干网络，而后取出无标签样本特征向量和分类向量分别输入基于高置信伪标签的特征对比学习子模块和基于增强锚定的分类向量对比学习子模块，并将有标签样本的分类向量和无标签强增强样本的分类向量送入判别学习子模块； 所述基于高置信伪标签的特征对比学习子模块，无标签的弱增强样本与强增强样本通过骨干网络的分类层分别得到伪标签；无标签的弱增强样本与强增强样本基于伪标签构造样本对； 基于增强锚定的分类向量对比学习子模块，无标签的弱增强样本与强增强样本通过骨干网络得到相应的分类向量，其用于构建有序元组对；通过拉近有序元组对中语义相关的分类向量并拉开语义无关的分类向量，学习在分类层面中无标签结节的分类向量之间的知识； 判别学习子模块利用交叉熵损失函数将有标签弱增强样本的分类向量与真实标签进行比较，得到有监督损失，同时将无标签强增强样本的分类向量与其相应的伪标签进行比较，得到无监督损失，进而实现肺结节良恶性分类； 微调模块在半监督学习训练完成后所得到的模型基础之上进行，仅使用有标签结节，构造肺结节原图、弱增强图样本对，并且基于样本的真实标签，学习同类样本间的相似性和异类样本间的差异性，以纠正半监督学习中的部分错误，提升网络性能； 微调模块采用有监督对比学习方法，在有标签结节的特征层面，保留有标签结节的原图，通过数据增强模块获得有标签结节的弱增强图，并使用有标签结节的真实标签，同时将其赋予有标签样本的弱增强样本。

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