广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司方建生获国家专利权
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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利分解卷积模型、病变区域识别方法和相关设备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：CN116167410B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202111393247.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权分解卷积模型、病变区域识别方法和相关设备是由方建生设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本分解卷积模型、病变区域识别方法和相关设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种分解卷积模型、病变区域识别方法和相关设备，分解卷积模型包括若干个分解卷积层和标准化层，单个分解卷积层对应单个标准化层，分解卷积层的输出端与标准化层的输入端连接。分解卷积层包括两个低秩矩阵，两个低秩矩阵根据分解卷积层对应的标准卷积层的权重矩阵，按照标准卷积层的卷积核参数分解得到。标准化层用于对两个低秩矩阵的值进行标准化，使两个低秩矩阵服从同一分布。使用分解卷积层和标准化层替换现有卷积模型的标准卷积层，从而得到分解卷积模型，降低模型参数。应用时，分解卷积模型部署在本地设备，通过分解卷积模型提取病例图像对应的特征图，将特征图输入目标检测模型识别出病变区域，病例数据安全性高。
本发明授权分解卷积模型、病变区域识别方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于病例图像的病变区域识别方法，其中，包括： 获取病例图像； 将所述病例图像输入分解卷积模型进行特征提取，得到所述病例图像对应的特征图，其中，所述分解卷积模型，包括若干个分解卷积层和若干个标准化层，单个所述分解卷积层对应单个所述标准化层，所述分解卷积层的输出端与所述标准化层的输入端连接；所述分解卷积层包括两个低秩矩阵，两个所述低秩矩阵根据所述分解卷积层对应的标准卷积层的权重矩阵按照所述标准卷积层的卷积核参数分解得到；所述标准化层用于对两个所述低秩矩阵的值进行标准化，使两个所述低秩矩阵服从同一分布； 将所述特征图输入目标检测模型，识别并标示出所述病例图像上的病变区域。
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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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