中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司郭锐锋获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司申请的专利一种基于多视图集成网络的医学影像识别分类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：CN119992171B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510042243.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多视图集成网络的医学影像识别分类方法是由郭锐锋;王鸿亮;徐蕾;李雪娆;修鹏飞;郭旭丽;周冬石设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多视图集成网络的医学影像识别分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学影像检测领域，具体涉及一种基于多视图集成网络的医学影像识别分类方法，用于目标感兴趣区域的智能识别分类。该方法包括以下步骤：收集医学影像数据并进行标注；对数据的不同视图进行数据增强；利用C‑DSC模块数据的特征表达能力；采用集成学习策略进行模型训练，构建基于感兴趣区域的多视图集成的分类模型。该发明有效提升医学影像中感兴趣区域的检测效率和准确性，通过自动化方法辅助医生进行识别分类，减少人员的检测，为医学提供了高效、可靠的技术支持。
本发明授权一种基于多视图集成网络的医学影像识别分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图集成网络的医学影像识别分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集CT医学影像并对其进行预处理，构建CT影像数据集用于训练； 构建基于多视图集成网络的医学影像识别分类模型，包括：基于Curvelet变换、深度可分离卷积构建的C-DSC模块，并其后连接多专家集成网络；利用CT影像数据集数据对医学影像识别分类模型进行有监督训练，选择分类误差最小的模型作为理想分类模型；所述多专家集成网络包括： 将特征图D输入到前N+1个不同的冻结参数的从网络ExpertNet中，将扩张尺度最大的感兴趣区域图像输入不进行冻结的ExpertNet6； 从网络中，五个ExpertNet网络用于对N+1个待处理的通道的视图进行训练，输出的分类结果分别为x1，x2，x3，x4，x5，将其结果拼接为特征图f1，进行Cat操作，将特征图由f1变为f2； 主干网络ExpertNet6输出的结果x6和f2进行拼接，进行Cat操作，变为f3，作为最终的识别结果输出； 将未知CT影像传入理想分类模型，得到当前影像的识别分类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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