湖南大學李傳瑩獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利基于深度強化學習的醫療圖片分類方法、系統及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115761336B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211444423.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于深度強化學習的醫療圖片分類方法、系統及電子設備是由李傳瑩;全哲;肖雄;金潔茜;劉學建設計研發完成，并于2022-11-18向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于深度強化學習的醫療圖片分類方法、系統及電子設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于深度強化學習的醫療圖片分類方法、系統及電子設備，將醫療圖片的二元不平衡分類問題表示為順序決策問題，包含兩個模型，一是基于DDQN的不平衡分類模型DDQNbic，另一個是基于DuelingDQN的不平衡分類模型D_DQNbic，用于圖片分類的系統在選定分類模型后對訓練數據進行訓練，用戶可以根據自己的需求進行選擇，也可以通過不同的模型進行分類并用于結果對比；當用戶選擇某個模型時，它將基于深度強化學習技術對類別不平衡的圖片進行處理，最終以更高的準確度對圖片進行成功分類。同時，本模型直接對類別不平衡的醫療圖片進行分類，不進行平衡樣本等額外操作，節省分類時間，降低了運行成本。
本發明授權基于深度強化學習的醫療圖片分類方法、系統及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的醫療圖片分類方法，其特征在于，包括： 步驟S1、提供訓練樣本； 步驟S2、通過智能體選擇模型，所述模型包括基于DDQN的第一不平衡分類模型和基于DuelingDQN的第二不平衡分類模型，若選擇所述第一不平衡分類模型，則執行步驟S3；若選擇所述第二不平衡分類模型，則執行步驟S5； 步驟S3、所述第一不平衡分類模型通過當前值網絡用來選擇訓練樣本的動作，所述動作包括少數類和多數類； 步驟S4、在選擇動作后，所述第一不平衡分類模型通過目標值網絡對選擇的動作做出評估，從目標值網絡中找到動作的獎勵； 步驟S5、所述第二不平衡分類模型利用卷積網絡提取訓練樣本的圖像特征，獲取相應的特征向量，再利用競爭網絡將特征向量輸出到兩個全連接層分支，分別對應狀態價值和優勢值，判斷訓練樣本符合狀態價值還是優勢值，并給出對應的獎勵； 步驟S6、所述智能體根據獎勵的高低，判斷訓練樣本的分類是否準確。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區麓山南路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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