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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;中国医学科学院北京协和医院申请的专利基于小样本的BAD识别模型构建方法及BAD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：CN120411688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510899118.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于小样本的BAD识别模型构建方法及BAD识别方法是由何晖光;张恺隽;汪胜佩;李胜德;彭杰;倪俊设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本的BAD识别模型构建方法及BAD识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及基于小样本的BAD识别模型构建方法及BAD识别方法。本发明中，通过数据增广，先构建第一数据集作为模型预训练的训练样本，之后结合PPA区血管解剖学特征生成符合临床病理规律的模拟病灶，得到第二数据集，并采用第二数据集对预训练模型进行高效微调，显著提升小样本条件下的模型泛化能力。同时使得最终构建的BAD识别模型能够自动分析影像特征，输出诊断结果。并且，该方法通过两阶段训练策略，既保留了预训练模型的强大特征提取能力，又通过少量参数调整使模型很好地适应了BAD诊断任务，有效提升了在小样本数据条件下的模型性能和泛化能力。

本发明授权基于小样本的BAD识别模型构建方法及BAD识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本的BAD识别模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取BAD患者和非BAD患者的扩散加权成像数据； 提取所述扩散加权成像数据的脑桥旁正中动脉的供血区切片，并判断所述供血区切片为有病灶切片或者无病灶切片； 基于BAD患者和非BAD患者的特征，通过数据增广构建第一数据集； 基于有病灶切片中的病灶和无病灶切片进行数据增广和融合，得到第二数据集，所述第二数据集包括非BAD患者的阴性对照样本； 采用所述第一数据集对视觉Transformer模型进行预训练； 采用BAD患者的供血区切片和第二数据集对预训练后的模型进行微调，得到BAD识别模型； 其中，基于BAD患者和非BAD患者的特征，通过数据增广构建第一数据集，包括： 基于先验知识获取BAD患者和非BAD患者的供血区特征； 基于所述供血区特征，采用蒙特卡洛仿真进行参数化建模，在全黑背景上通过随机生成椭圆形亮斑，模拟不同形态、尺寸及空间分布的病灶，得到第一数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院自动化研究所;中国医学科学院北京协和医院，其通讯地址为：100080 北京市海淀区中关村东路95号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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