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龙图腾网获悉杭州涿溪脑与智能研究所申请的专利颅脑出血识别模型训练及颅脑出血识别方法、系统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：CN117252814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311089680.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权颅脑出血识别模型训练及颅脑出血识别方法、系统及装置是由张成奋;徐枫;郭雨晨;何宇巍;谢晶设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本颅脑出血识别模型训练及颅脑出血识别方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种颅脑出血识别模型训练及颅脑出血识别方法、系统及装置，所述方法包括，S1、构建颅脑出血识别模型，所述识别模型包括：用于区域分割的第一阶段网络和用于出血识别的第二阶段网络；S2、训练第一阶段网络；S3、训练第二阶段网络，完成颅脑出血识别模型训练。颅脑出血识别方法包括：获取患者扫描的CT图像，将CT图像输入颅脑出血识别模型，输出预测出血区域和出血类别。本发明提出了二阶段的颅脑出血分析模型，此模型能够同时对颅脑出血进行区域分割和部位识别，有助于在实际应用中给出更具体有效的辅助诊断意见。

本发明授权颅脑出血识别模型训练及颅脑出血识别方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种颅脑出血识别模型训练方法，其特征在于，包括， S1、构建颅脑出血识别模型，所述识别模型包括：用于区域分割的第一阶段网络和用于出血识别的第二阶段网络； S2、训练第一阶段网络； S3、训练第二阶段网络，完成颅脑出血识别模型训练; 所述S2具体包括： S21、根据影像科医生标注出的正确出血区域及正确出血类别的CT影像来构建训练数据组，将训练数据组中的CT图像送入第一阶段网络； S22、第一阶段网络对CT图像进行特征提取得到第一特征，根据第一特征得到每个CT图像像素属于出血区域的概率，高于设定概率为预测出血区域； S23、根据出血区域的概率与正确出血区域计算损失值并回传第一梯度，更新第一阶段网络； S24、重复S21到S24直至第一梯度不再下降，冻结第一阶段网络参数; 所述S3具体包括： S31、将训练数据组中的CT图像输入第一阶段网络得到预测出血区域，将预测出血区域的CT图像灰度值、预测出血区域的CT序列中的3D位置信息和预测出血区域的二值化图像输入到第二阶段网络； S32、第二阶段网络根据CT图像灰度值、3D位置信息和二值化图像获取出血类别特征，根据出血类别特征预测出血区域属于大脑哪个部位，根据大脑部位得到预测出血类别； S33、根据预测出血类别和正确出血类别计算损失值并回传第二梯度，进行第二阶段网络的参数更新； S34、重复S31到S33直至第二梯度不再下降，冻结第二阶段网络参数，完成模型训练。

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