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龍圖騰網獲悉中國醫學科學院北京協和醫院;深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司申請的專利病灶預測模型的在線學習方法及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：CN114266917B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202111466822.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權病灶預測模型的在線學習方法及設備是由姜玉新;王紅燕;李建初;徐雯;谷楊;劉婷;叢龍飛;安興;董多設計研發完成，并于2021-12-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本病灶預測模型的在線學習方法及設備在說明書摘要公布了：本發明提供一種病灶預測模型的在線學習方法及設備。該方法包括：獲取包含乳腺病灶的超聲圖像以及乳腺病灶的BI?RADS分級；從超聲圖像中提取BI?RADS特征對應的多個特征子向量；從多個特征子向量中確定具有標注信息的目標特征子向量；確定多個特征子向量對應的第一損失函數；確定目標特征子向量對應的第二損失函數；融合多個特征子向量得到融合特征向量，并根據獲取的BI?RADS分級確定融合特征向量對應的第三損失函數；根據第一損失函數、第二損失函數和第三損失函數對乳腺病灶預測模型進行在線訓練。實現了基于標注缺失的超聲圖像對乳腺病灶預測模型的在線訓練，縮短了模型更新周期，簡化了更新操作步驟。

本發明授權病灶預測模型的在線學習方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種病灶預測模型的在線學習方法，其特征在于，包括： 獲取包含乳腺病灶的超聲圖像以及所述乳腺病灶的BI-RADS分級； 從所述超聲圖像中提取BI-RADS特征對應的多個特征子向量，所述BI-RADS特征包括形狀特征、方向特征、邊緣特征、內部回聲特征、后方回聲特征、鈣化特征和血流特征中的至少兩個； 從所述多個特征子向量中確定具有標注信息的目標特征子向量，其中具有所述標注信息表示存在所述乳腺病灶的BI-RADS特征的類型的描述信息； 根據各個特征子向量內部的相關性以及多個所述特征子向量之間的相關性確定所述多個特征子向量對應的第一損失函數； 根據標注的BI-RADS特征的類型以及乳腺病灶預測模型輸出的BI-RADS特征的類型，基于均方損失、交叉熵損失或焦點損失確定目標特征子向量對應的第二損失函數； 融合所述多個特征子向量得到融合特征向量，并根據獲取的所述BI-RADS分級以及乳腺病灶預測模型所輸出的BI-RADS分級來確定所述融合特征向量對應的第三損失函數； 根據所述第一損失函數、所述第二損失函數和所述第三損失函數對乳腺病灶預測模型進行在線訓練，所述乳腺病灶預測模型用于對待分析的包含乳腺病灶的超聲圖像進行處理和分析，得到乳腺病灶的BI-RADS特征的類型和BI-RADS分級。

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中國醫學科學院北京協和醫院;深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司，其通訊地址為：100730 北京市東城區王府井帥府園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”。