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龙图腾网获悉北京鹰瞳科技发展股份有限公司;上海鹰瞳医疗科技有限公司申请的专利模型训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN117253100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310882543.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由夏鹏;马彤;王斌;戈宗元;张大磊设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取用户的符合模型训练条件的样本眼底图像，样本眼底图像标注有预设疾病的真实疾病类别；将样本眼底图像输入至待训练疾病预测模型，待训练疾病预测模型包括：特征动态选择网络层和分类层；调用特征动态选择网络层对样本眼底图像对应的眼底特征图进行多尺度特征选择聚合操作，得到聚合特征图；调用分类层对所述聚合特征图进行处理，得到用户的预测疾病类别；基于真实疾病类别和预测疾病类别，计算得到待训练疾病预测模型的损失值；在损失值处于预设范围内的情况下，将训练后的待训练疾病预测模型作为最终的疾病预测模型。本申请可以提高糖尿病肾病的检测效率和准确率。

本发明授权模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户的符合模型训练条件的样本眼底图像，所述样本眼底图像标注有预设疾病的真实疾病类别； 获取所述样本眼底图像对应的用于指示预测指定疾病类别的任务编码信息； 将所述样本眼底图像和所述任务编码信息输入至待训练疾病预测模型，所述待训练疾病预测模型包括：特征动态选择网络层和分类层，所述特征动态选择网络层包括：特征提取层、权重计算层和特征聚合层； 调用所述特征提取层对所述样本眼底图像对应的眼底特征图进行多尺度特征提取操作，得到多尺度眼底特征； 调用所述权重计算层对所述多尺度眼底特征进行处理，得到所述多尺度眼底特征对应的特征权重； 调用所述特征聚合层根据所述特征权重对所述多尺度眼底特征进行聚合，得到聚合特征图； 调用所述分类层对所述聚合特征图进行处理，得到所述用户的预测疾病类别； 基于所述真实疾病类别和所述预测疾病类别，计算得到所述待训练疾病预测模型的损失值； 在所述损失值处于预设范围内的情况下，将训练后的待训练疾病预测模型作为最终的疾病预测模型。

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北京鹰瞳科技发展股份有限公司;上海鹰瞳医疗科技有限公司，其通讯地址为：100089 北京市海淀区西三环北路甲2号院2号楼4层21室；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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