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龙图腾网获悉江苏爱影医疗科技有限公司;河北汇汲科技发展有限公司申请的专利图像识别模型的生成装置及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：CN121724994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610226446.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像识别模型的生成装置及方法是由赵振峰;汪慎文;张玮峰;王彩兰设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的生成装置及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像识别模型的生成装置及方法，涉及图像识别模型技术领域，本发明先构建初始模型，包括依次连接的解剖感知模块、征象发现模块和证据推理模块；在证据推理模块中集成可信度预测子网络，以计算征象特征向量的可信度得分向量；将样本图像关联像素级、区域级和图像级三类标注，构建训练数据集；采用多任务联合训练方式，总损失函数包括解剖分割损失、征象识别损失、疾病分类损失和可信度预测辅助损失；训练完成后保存模型参数，得到医学影像识别模型。本发明能够输出准确的疾病分类结果，并提供清晰的诊断依据，同时通过可信度评估提升模型决策的稳健性和可解释性，适用于医学影像辅助诊断等场景。

本发明授权图像识别模型的生成装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的生成装置，其特征在于，包括： 初始模型构建模块，用于构建初始模型，所述初始模型包括依次连接的三个模块，即解剖感知模块、征象发现模块和证据推理模块；解剖感知模块用于输出样本图像的解剖结构分割概率图，征象发现模块基于该概率图针对预定义的目标解剖区域生成征象特征向量，证据推理模块用于整合所有征象特征向量以输出目标疾病分类的概率分布； 可信度集成模块，用于在证据推理模块中集成可信度预测子网络，以计算每个目标解剖区域的征象特征向量的可信度得分向量，以表征该征象特征向量在其样本图像中的可靠性； 多类标注关联模块，用于将每个样本图像关联三类标注，分别为像素级标注、区域级标注和图像级标注；以样本图像作为输入，关联的三类标注作为监督标注，三个模块的输出作为标签，构成训练数据集； 多任务联合训练模块，用于使用训练数据集对初始模型进行训练，训练过程中的总损失函数包括解剖分割损失、征象识别损失、疾病分类损失和可信度预测辅助损失； 模型应用与诊断模块，用于训练完成后，保存初始模型的参数得到医学影像识别模型；输入待识别图像至医学影像识别模型中，根据目标疾病分类的概率分布诊断待识别图像的疾病类别，并同步输出相关诊断依据； 所述解剖感知模块设定为医学图像语义分割网络，其功能是将输入的样本图像中的每一个像素点，分类到预定义的解剖结构类别中，从而输出一张与输入影像尺寸相同的解剖结构分割概率图； 所述征象发现模块用于处理一个或多个特定的目标解剖区域；对于每一个目标解剖区域，该征象发现模块执行以下操作： 从解剖结构分割概率图中，提取对应于目标解剖区域的单通道概率图，作为该目标解剖区域的概率通道；其中，该概率通道中每个概率值，表示输入图像中对应像素点属于该目标解剖区域的预测概率；设定该目标解剖区域的概率阈值，将高于概率阈值的概率值修改为1，反之修改为0，以将概率通道转换为该目标解剖区域的二值化掩模图； 所述证据推理模块包含一个特征融合网络，其输入为征象发现模块输出的、所有目标解剖区域的征象特征向量；该特征融合网络用于对所用征象特征向量进行整合，输出一个全局的目标疾病分类的概率分布。

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